Spark 是一个分布式数据处理引擎，其各种组件在一个集群上协同工作，下面是各个组件之间的关系图。

Spark驱动器

作为 Spark 应用中负责初始化 SparkSession 的部分，Spark 驱动器扮演着多个角色：它与集群管理器打交道；它向集群管理器申请 Spark 执行器（JVM）所需要的资源（CPU、内存等）；它还会将所有的 Spark 操作转换为 DAG 运算，并负责调度，还要将这些计算分成任务分发到 Spark 执行器上。一旦资源分配完成，创建好执行器后，驱动器就会直接与执行器通信。

SparkSession

在 Spark 2.0 中，SparkSession 是所有 Spark 操作和数据的统一入口。它不仅封装了 Spark 程序之前的各种入口（如 SparkContext、SQLContext、HiveContext、SparkConf，以及 StreamingContext 等），还让 Spark 变得更加简单、好用。

通过这个入口，可以创建 JVM 运行时参数、定义 DataFrame 或 Dataset、从数据源读取数据、访问数据库元数据，并发起 Spark SQL 查询。SparkSession 为所有的 Spark 功能提供了统一的入口。

集群管理器

集群管理器负责管理和分配集群内各节点的资源，以用于 Spark 应用的执行。目前，Spark 支持 4种集群管理器：Spark 自带的独立集群管理器、Apache Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Kubernetes。

Spark执行器

Spark 执行器在集群内各工作节点上运行。执行器与驱动器程序通信，并负责在工作节点上执行任务。在大多数部署模式中，每个工作节点上只有一个执行器。

部署模式

支持多种部署模式是 Spark 的一大优势，这让Spark 可以在不同的配置和环境中运行。因为集群管理器不需要知道它实际在哪里运行（只要能管理Spark 的执行器，并满足资源请求就行），所以Spark 可以部署在 Apache Hadoop YARN 和Kubernetes 等一些常见环境中，并且以不同的模式运行。

分布式数据与分区

实际的物理数据是以分区的形式分布在 HDFS 或者云存储上的，如图下图。数据分区遍布整个物理集群，而 Spark 将每个分区在逻辑上抽象为内存中的一个DataFrame4。出于数据本地性要求，在分配任务时，根据要读取的数据分区与各Spark 执行器在网络上的远近，最好将任务分配到最近的 Spark 执行器上。

分区可以实现高效的并行执行。将数据切割为数据块或分区的分布式结构可以让Spark 执行器只处理靠近自己的数据，从而最小化网络带宽使用率。也就是说，执行器的每个核心都能分到自己要处理的数据分区，如图所示：