Spark基本架构图如下：
Client：客户端进程，负责提交作业。
Driver：一个Spark作业有一个spark context，一个Spark Context对应一个Driver进程，作业的main函数运行在Driver中。Driver主要负责Spark作业的解析，以及通过DAGSchduler划分stage，将Stage转化成TaskSet提交给TaskScheduler任务调度器，进而调度Task到Executor上执行。
Executor：负责执行Driver分发的Task任务。集群中一个节点可以启动多个Executor，每个Executor可以执行多个Task任务。
Cache：Spark提供了对RDD不同级别的缓存策略，分别可以缓存到内存、磁盘、外部分布式内存存储系统如Tachyon等。
Applicatio：提交的一个作业就是一个Appliation。一个Application只有一个Spark Context。
Job：RDD执行一次Action操作应付生成一个Job。
Task：Spark运行的基本单位，负责 处理RDD的计算逻辑。
Stage：DAGScheduler将Job划分为多个Stage，Stage的划分界限为Shuffle的产生，Suffle标志着上一个Stage的结束和下一个Stage的开始。
TaskSet：划分的Stage会转换成一组相关联的任务集。
RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集，可以理解为一种只读的分布式多分区的数组，Spark计算操作都是基于RDD进行的，下面会有详细介绍。
DAG（Directed Acyclic Graph）：有向无环图。Spark实现了DAG的计算模型，DAG计算模型是指将一个计算任务按照计算规则分解为若干子任务，这些子任务之间根据逻辑关系构建成有向无环图。