简要论述Spark生态系统与运行架构。

Spark生态系统是一个包括Spark核心框架及其周边组件的集合，它旨在为大规模数据处理和分析提供高效的解决方案。Spark运行架构是指Spark应用程序的执行环境，主要包括以下几个部分：

1. Spark Core：Spark核心是Spark生态系统的基础，提供了分布式计算的基本功能。它支持内存计算和磁盘计算，并提供了任务调度、内存管理、容错等功能。

2. Spark SQL：Spark SQL是一个用于处理结构化数据的模块。它支持SQL查询、DataFrame数据类型等功能，并提供了与Hive和JDBC的兼容性。

3. Spark Streaming：Spark Streaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它支持各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）和输出（如HDFS、数据库等），并提供了窗口操作、状态管理等功能。

4. Spark MLib：Spark MLib是Spark生态系统中用于机器学习的模块。它包括常见的机器学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。

5. Spark GraphX：Spark GraphX是Spark生态系统中用于图计算的模块。它支持图创建、图遍历、图算法等功能，可以用于社交网络分析、搜索和推荐等应用。

Spark运行架构主要由Master和Worker两部分组成，其中Master节点负责整个集群的管理和任务调度，Worker节点负责实际的计算任务执行。Spark支持多种部署模式，包括本地模式、独立部署模式和YARN部署模式等。在独立部署模式和YARN部署模式中，可以通过Spark Standalone或YARN资源管理器来管理集群，并通过Spark Submit命令来提交Spark应用程序。