Spark框架通过以下方式来进行故障恢复：
容错机制：Spark框架具有弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的容错机制，即当某个节点故障时，Spark可以根据RDD的依赖关系重新计算丢失的数据，从而保证任务的正确执行。
数据复制：Spark框架会将数据复制多份，以提高容错能力。当某个节点故障时，Spark可以从备份数据中重新获取丢失的数据，保证任务的正确执行。
任务重启：Spark框架可以监控任务的执行情况，当某个任务执行失败时，Spark会自动重启该任务，以保证整个作业的正确执行。
容错计算：Spark框架可以通过checkpoint机制将计算中间结果保存到可靠的存储系统中，以便在发生故障时重新加载中间结果，从而避免重复计算。
总的来说，Spark框架通过多种方式来进行故障恢复，保证作业的正确执行。
