Application：应用程序
基于 Spark 构建的用户程序，包含了 一个driver 程序和集群上的 executors；（起了一个作业，就是一个Application）
Application jar：应用程序jar包
包含了用户的 Spark 程序的一个 jar 包. 在某些情况下用户可能想要创建一个囊括了应用及其依赖的 “胖” jar 包. 但实际上, 用户的 jar 不应该包括 Hadoop 或是 Spark 的库, 这些库会在运行时被进行加载；
Driver Program：
这个进程运行应用程序的 main 方法并且新建 SparkContext ；
Cluster Manager：集群管理者
在集群上获取资源的外部服务 (例如:standalone,Mesos,Yarn)；（--master）
Deploy mode：部署模式
告诉你在哪里启动driver program. 在 “cluster” 模式下, 框架在集群内部运行 driver. 在 “client” 模式下, 提交者在集群外部运行 driver.；
Worker Node：工作节点
集群中任何可以运行应用代码的节点；（yarn上就是node manager）
Executor：
在一个工作节点上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个应用都有各自独立的 executors；
Task：任务
被送到某个 executor 上执行的工作单元；
Job：
包含很多并行计算的task。一个 action 就会产生一个job；
Stage：
一个 Job 会被拆分成多个task的集合，每个task集合被称为 stage，stage之间是相互依赖的(就像 Mapreduce 分 map和 reducestages一样)，可以在Driver 的日志上看到。
1个action会触发1个job，1个job包含n个stage，每个stage包含n个task，n个task会送到n个executor上执行，一个Application是由一个driver 程序和n个 executor组成。提交的时候，通过Cluster Manager和Deploy mode控制。
spark应用程序在集群上运行一组独立的进程，通过SparkContext协调的在main方法里面。
如果运行在一个集群之上，SparkContext能够连接各种的集群管理者，去获取到作业所需要的资源。一旦连接成功，spark在集群节点之上运行executor进程，来给你的应用程序运行计算和存储数据。它会发送你的应用程序代码到executors上。最后，SparkContext发送tasks到executors上去运行
1、每个Application都有自己独立的executor进程，这些进程在运行周期内都是常驻的以多线程的方式运行tasks。好处是每个进程无论是在调度还是执行都是相互独立的。所以，这就意味着数据不能跨应用程序进行共享，除非写到外部存储系统（Alluxio）。
2、spark并不关心底层的集群管理。
3、driver 程序会监听并且接收外面的一些executor请求，在整个生命周期里面。所以，driver 程序应该能被Worker Node通过网络访问。
4、因为driver 在集群上调度Tasks，driver 就应该靠近Worker Node。
【来自@若泽大数据】