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，在执行过程中有一个或多个作业组成。
Driver：一个Spark作业运行时会启动一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage，并调度Task到Executor上。Spark中的Driver即运行Application的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。当Executor运行完毕后，Driver负责将SparkContext关系。 Cluster Manager:在集群上获取资源的外部服务，目前支持一下几种
Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的管理。Hadoop Yarn：有Yarn中的ResourceManager负责资源的管理。Mesos：由Mesos中的Mesos Master负责资源的管理。Master：Spark有Master和Worker。Master是集群的领导者，负责管理集群资源，接受Client提交的作业，以及向Worker发送命令。在Spark on Yarn模式中指得是NodeManager节点。
Worker：集群中的Worker，执行Master发送的指令，来具体分配资源，并在这些资源中执行任务。
Executor：真正执行作业的地方。Executor分布在集群中的Worker上，每个Executor接受Driver的命令来加载和运行Task，一个Executor可以执行一到多个Task。
SparkContext：是程序运行调度的核心，由高层调度器DAGScheduler划分程序的每个阶段，底层调度器TaskScheduler划分每个阶段的具体任务。SchedulerBackend管理整个集群，为正在运行的程序分配计算资源Executor。负责与ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等。
DAGScheduler：负责高层调度，划分stage并生成程序运行的有向无环如。
TaskScheduler：负责具体stage内部的底层调度，具体task的调度、容错等。
Job：是Top-level的工作单位，每个Action算子都会触发一次Job，一个Job可能包含一个或多个Stage。
Stage：是用来计算中间结果的Tasksets。Tasksets中的Task逻辑对于同一个RDD内的不同partition都一样。Stage在Shuffle的地方产生，此时下一个Stage要用到上一个Stage的全部数据，所以要等到上一个Stage全部执行完才能开始。Stage有两种：ShuffleMapStage和ResultStage，除了最后一个Stage是ResultStage外，其他的Stage都是ShuffleMapStage。ShuffleStageMap会产生中间结果，以文件的方式保存在集群里，Stage经常被不同的Job共享，前提是这些Job重用了同一个RDD。
Task：任务执行的工作单元，每个Task会被发送到一个节点上，每个Task对应RDD的一个partition。
RDD：是不可变的、Lazy级别的、粗粒度（数据集级别而不是单个数据级别的）数据集合，包含了一个或多个数据分片，即partition。
算子：Spark程序中有两种级别的算子：Transformation和Action。Transformation算子会有DAGScheduler划分到pipeline中，是Lazy级别的，不会触发任务的执行。Action算子会触发Job来执行pipeline中的运算。