- Driver
Driver(进程)，我们编写的Spark程序就在Driver上，由Driver进程执行 - Master
Master是个进程，主要是负责资源的调度和分配，还有集群的监控等等职责 - Worker
Worker是个进程，主要负责有两个，一个是用自己的内存，存储RDD的某个或某些partition，另一个是启动其他进程和线程，对RDD上的partition进行并行的处理和计算 - Executor
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Task
Executor和Task，其实就是负责执行，对RDD的partition进行并行计算，也就是执行我们对RDD定义的，比如map、flatMap、reduce等算子操作
Spark架构原理.png
- Driver进程启动后，会做一些初始化操作，在这个过程中，就会发送请求到Master上，进行Spark应用程序的注册，说白了，就是让master知道，有一个新的Spark应用程序要运行
- Master，在收到了Spark应用程序的注册申请之后，会发送请求给Wroker，进行资源的调度和分配，资源分配，就是executer的分配
- Wroker收到Master的请求之后，会为Spark应用启动Executor
- Executor启动之后，会向Driver进行反注册，这样，Driver就知道，哪些Executor是为它进行服务的了
- Driver注册了一些Executor之后，就可以开始正式执行我们的spark应用程序了，首先第一步，就是创建初始RDD读取数据源
- HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上，形成内存中的分布式数据集，也就是初始RDD
- Driver会根据我们对RDD定义的操作，提交一大堆task去Executor上
- Executor收到task之后，会启动多个线程来执行task
- task就会对RDD的partition数据执行指定的算子操作，形成新的RDD的partition，然后Driver就会向Executor提交新的task
