本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第2章，第2.4节Spark基本架构，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

2.4　Spark基本架构
从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成：
Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。
Worker：Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。
Executor：执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。
Driver App：客户端驱动程序，也可以理解为客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DAG，并与Cluster Manager进行通信与调度。
这些组成部分之间的整体关系如图2-7所示。