1、Driver：运行应用程序的main函数，并创建SparkContext进程。初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中由SparkContext负责与集群进行通信，并进行资源的申请、任务的分配和监控等。当Worker节点中的Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭。
2、Executor：在Worker节点中，是Driver进程申请完资源后，被Spark应用所启动的一个进程，它可以运行task，也可以在内存或者磁盘中保存数据，每一个应用都有独立的Executor。
3、ClusterManager：在集群上获取资源的拓展服务，目前spark主要支持三种类型——standalone、mesos、yarn
4、Worker：集群中任何可以运行Spark应用的节点，在standalone模式中是指spark的conf目录下的slave文件配置的worker节点，在yarn模式中指的是nodemanager节点。
5、Task：一个可以发给Executor执行的工作单位，是运行spark应用的基本单元
6、Job：由Spark的action操作触发，在spark中通过runJob方法向spark集群提交Job
7、Stage：每个Job因为RDD之间的依赖关系会被拆分为多个task的集合，即stage。stage是由DAGScheduler来完成的。stage有Shuffle Map Stage和Result Stage两种。
8、DAGScheduler：面向stage的任务调度器，负责接收spark应用提交的Job，会根据RDD的依赖关系划分stage，并将stage提交到TaskScheduler。
9、TaskScheduler：面向Task的任务调度器，它会接收DAGScheduler提交过来的TaskSets（Task集合即stage），然后把一个个task提交到work节点运行，每个Executor运行什么task就是在此处进行分配的。
10、RDD：弹性分布式数据集，是Spark的编程模型，它被表示为已被分区、被序列化的、不可变的、有容错机制的，并能够并行操作的数据集合。
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