关于对Spark的描述正确的是其具有高性能内存迭代计算框架，支持多语言快速开发应用，是一种内存计算一站式解决方案。
一、Spark中的计算模式：
1、RDD（弹性分布式数据集）计算模式：
在这种模式下，Spark使用RDD作为分布式计算的数据结构，通过对RDD进行转换和动作操作来完成数据处理任务。这种模式的优点是能够实现数据的并行处理和高容错性，并且可以根据数据的访问模式进行数据的自动缓存和分区。
2、DataFrame/DataSet计算模式：
在这种模式下，Spark使用DataFrame或DataSet作为分布式计算的数据结构，它们是基于RDD的扩展，提供了更高级别的抽象和API。
与RDD相比，DataFrame/DataSet模式支持更多的数据源和数据格式，提供了更丰富的数据处理和分析功能，并且可以使用SQL和DataFrame/DataSet API进行操作。此外，DataFrame/DataSet模式还支持自动优化和代码生成，可以提高数据处理的效率。
二、Spark中如何处理并行度问题的方法：
1、设置并行度参数：
在Spark中，可以通过设置并行度参数来控制每个executor上并行运行的任务数量。这个参数可以通过Spark提交作业时使用“——executor——cores”参数进行设置。
2、动态调整并行度：
Spark还提供了动态调整并行度的功能，可以根据集群的运行情况动态调整每个executor上并行运行的任务数量。可以通过设置spark.dynamicAllocation.enabled参数为true来启用动态调整并行度的功能。
Spark的底层架构
1、RDD模型：
Spark的核心是RDD模型，它是一种分布式的数据结构，可以看作是一个分布式的数据集合。每个RDD可以被分成多个分区，每个分区可以在集群的不同节点上独立处理。
2、内存存储：
Spark的另一个重要特性是它能够将数据缓存到内存中，以提高数据处理的效率。对于RDD，Spark可以将其存储在内存中，以便在后续的处理中能够快速访问。
3、并行处理：
Spark中的RDD可以被并行处理，这意味着每个节点可以独立处理自己的数据分区，然后将结果汇总起来。这种并行处理的方式使得Spark能够高效地处理大规模的数据集。
4、数据恢复：
为了确保分布式计算的可靠性，Spark采用了基于日志的数据恢复机制。当RDD的某个分区出现故障时，可以根据日志信息进行数据恢复，保证数据的完整性和一致性。
5、高内聚、低耦合的设计：
在软件架构上，Spark采用了高内聚、低耦合的设计原则。控制器、服务层和持久层三层架构使得各层之间的耦合度降低，更有利于代码的维护和扩展。同时，高内聚性要求一个类或模块的功能应该紧密相关并集中在一起，以便更好地实现其功能。