Application：用户编写的 Spark 应用程序，包含驱动程序(Driver)，和分布在集群中多个节点上运行的 Executor 代码，在执行过程中由一个或多个作业组成
Driver（驱动程序）：运行 Application 中 main 函数并且创建 SparkContext，其中创建 SparkContext 的目的是为了准备 Spark 应用程序的运行环境，在 Spark 中由 SparkContext 负责与 clusterManager 通信，进行资源的申请，任务的分配和监控，当 Executor 部分运行完毕后，Driver 负责将 SparkCOntext 关闭。通常用 SparkContext 代表 Driver
Cluster Manager（集群资源管理器）：集群上获取资源的外部服务
Standalone：Spark 原生的资源管理，由 Master 负责资源的管理
Hadoop Yarn：由 YARN 的 ResoureceManager 负责资源的管理
Mesos：由 MEsos 中的 Mesos Master 负责资源的管理
Worker（工作节点）：集群中任何可以运行 Application 代码的节点，类似于 YARN 中的 NodeManager 节点。在 Standalone 模式中指的是通过 Slave 文件配置的 Worker 节点，在 Spark on Yarn 模式中是 NodeManager 节点
Master（总控进程）：Spark Standalone 运行模式下的主节点，负责管理和分配集群资源来运行 Spark Application
Executor（执行进程）：Application 运行在 Worker 节点上的一个进程，该进程负责运行 Task，并负责将数据存在内存或磁盘上，每个 Application 都有各自独立的一批 Executor
