Apache Spark 的运行架构是一个典型的 Master-Slave (主从) 结构。为了理解清楚，我们需要把架构分为两个维度来看： 1. 物理节点/资源管理层：Master 和 Worker（负责管资源）。 2. 应用程序执行层：Driver 和 Executor（负责干活）。 以下是详细的架构解析： --- 一、 核心组件详解 1. Driver (驱动器) —— "总指挥 / 大脑" Driver 是 Spark 作业的入口，是整个应用的控制中心。 位置：运行 函数并创建 的进程。 主要职责： 代码解析：将用户写的代码（算子）转换成逻辑执行图（DAG）。 任务调度：将 DAG 拆分成 Stage（阶段），再拆分成 Task（任务），分发给 Executor 执行。 监控：监控 Task 的执行状态，失败重试。 资源申请：向 Cluster Manager 申请资源（Executor）。 类比：项目经理。他制定计划，把大项目拆分成小任务，分发给员工，并监督进度。 2. Executor (执行器) —— "搬砖工 / 肌肉" Executor 是运行在工作节点（Work...
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