Spark程序有那些进程组成（）

Spark程序由以下几个关键组件组成：

1. Driver：驱动器进程，运行Spark应用程序的主要进程。它负责定义应用程序的逻辑，并与集群管理器通信以获取资源和调度任务。

2. Executor：执行器进程，在集群中的工作节点上启动并执行任务。每个应用程序都有自己的Executor，它们负责处理具体的任务，并将结果返回给驱动器。

3. Cluster Manager：集群管理器，负责分配和管理集群中的资源。常见的集群管理器包括Standalone、YARN和Mesos。

4. Worker：工作节点，集群中的计算节点，负责执行任务。它们通过集群管理器注册自己的可用资源，并接收来自驱动器程序的任务。

请注意，Master一词在Spark中通常用于指代集群管理器或Standalone模式下的主节点，而不是一个独立的进程。

相关问题

Spark程序有那些进程组成（） Master Driver Worker Executor

对的，Spark程序由以下几个进程组成：

1. Master：Spark程序的主节点，负责协调整个集群的资源分配和任务调度。

2. Driver：运行Spark应用程序的进程，负责将应用程序转化为任务，并与Master进行通信。

3. Worker：在集群中的工作节点上运行的进程，负责执行任务并将结果返回给Driver。

4. Executor：在Worker节点上启动的进程，负责执行具体的任务，每个应用程序都有自己的Executor。

Spark程序组成部件包括

Spark程序通常由以下几个组成部分构成：

1. Driver Program：这是Spark程序的主程序，负责定义数据处理的流程、创建RDD、调度Spark作业和Task等。

2. RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）：这是Spark中最基本的数据结构，是一个不可变的分布式对象集合，可以并行处理。

3. Transformation：是对RDD进行操作，生成另一个新的RDD，如map()、filter()、reduceByKey()等。

4. Action：Action是触发Spark计算的操作，会触发RDD的计算，如count()、collect()、saveAsTextFile()等。

5. Shuffle：当需要对RDD进行重新分区或者聚合操作时，需要对RDD进行Shuffle操作，Shuffle会重新洗牌数据，产生新的RDD。

6. Executor：是运行在集群节点上的进程，负责执行Task。

7. Task：是Spark计算的最小单元，由Driver Program分发到Executor上执行，一个Task通常对应着一个RDD分区的数据处理。

8. Cluster Manager：是Spark集群的管理器，负责资源的分配和调度，如YARN、Mesos和Spark自带的Stand-alone。