在Spark中实现并行计算可以通过以下几种方法：
使用RDD：RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据结构，它可以将数据分布式存储在集群中，并实现并行计算。通过在RDD上应用转换操作和行动操作，可以实现并行计算。
使用DataFrame和Dataset：DataFrame和Dataset是Spark SQL中引入的新的数据抽象，它们提供了更高级别的API来处理结构化数据。可以通过使用DataFrame和Dataset来实现并行计算。
使用Spark任务调度器：Spark任务调度器可以将任务分配给集群中的多个节点并行执行，从而实现并行计算。可以通过配置Spark任务调度器来控制并行度和资源分配。
使用并行操作：在Spark程序中可以使用并行操作来实现并行计算，比如使用并行化集合、并行化文件等方式将数据并行处理。
总的来说，Spark的并行计算是通过将任务分配给集群中的多个节点并行执行来实现的，开发者可以通过不同的方式来控制并行度和资源分配，从而实现高效的并行计算。