Spark处理数据并行化和分布式计算的主要方式是通过RDD（Resilient Distributed Dataset）和Spark的执行引擎。RDD是Spark的核心抽象概念，它代表一个不可变、可分区的数据集合，可以在集群中并行计算和处理。
Spark通过将数据集划分为多个分区并在集群中并行处理这些分区来实现数据并行化。每个分区都可以在不同的节点上进行计算，从而加速数据处理过程。Spark还支持数据的本地化计算，即将数据移动到计算节点上进行处理，减少数据传输开销。
Spark的执行引擎会自动管理任务的调度和并行执行，根据数据依赖关系和可用资源来调度任务的执行顺序和位置。执行引擎还会自动处理失败的任务重试和数据的容错性，保证数据处理的稳定性和可靠性。
总的来说，Spark通过RDD和执行引擎的组合来实现数据并行化和分布式计算，提高数据处理的效率和性能。Spark还提供了丰富的API和工具来帮助用户更方便地进行数据处理和分析。