1. Application：Spark 的应用程序，用户提交后，Spark为App分配资源，将程序转换并执行，其中Application包含一个Driver program和若干Executor

2. SparkContext：Spark 应用程序的入口，负责创建dagSchduler，TaskScheduler，SchedulerBackend，在实例化的过程中register当前程序给Master；在运行过程中负责调度各个运算资源，协调各个 WorkerNode 上的Executor。

3. Driver Program：运行Application的main()函数并且创建SparkContext

4. Executor：是为Application运行在Worker node上的一个进程，通过线程池并发执行和线程复用的方式，负责具体task的执行；并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个Application都会申请各自的Executor来处理任务

5. Master：接收用户提交的程序并发送指令给Worker为当前程序分配计算资源

6. Worker的解释

a. 接受Master的指令，启动或者杀掉Executor (通过一个Proxy为Executor Runner的对象实例来远程启动ExecutorBackend进行，ExecutorBacnend进程里面有Executor，实际在工作的时候，会通过TaskRunner来封装Task，然后从ThreadPool中获取一条线程执行Task，执行完成后线程被回收复用)

b. 接受Master的指令，启动或者杀掉Driver

c. 报告Executor/Driver的状态到Master

7. 算子：对RDD的操作。分为：

1）输入算子

举例（parallelize、makeRDD、textFile、hadoopFile、wholeTextFiles）

2）transformation算子

3）action算子，会触发一次作业的提交，为客户端输出一个结果或者保存到外部文件系统

举例  (count、collect、reduce、take、first、fold、saveAsTextFile、saveAsHadoopFile) 

或者数据库系统中（判断依据是底层调用sc.runjob代码）

4）控制算子（persist、checkpoint（切断RDD之前的依赖关系））

8. job: rdd的一系列操作算子构成一个job,在excutor中执行。

        action算子决定一个job的界限， 一个Job被拆分成若干个Stage，每个Stage执行一些计算，产生一些中间结果，最终生成这个Job的计算结果。

9. Stage：每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage， 每个Stage中包含一组相同的Task， 这一组Task也叫TaskSet

10.  Task：一个分区对应一个Task，Task执行RDD中对应Stage中包含的算子。Task被封装好后放入Executor的线程池中执行

11. DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler

12. TaskScheduler：将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果