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### 整体架构概述
        Spark与Hadoop MapReduce的结构类似，Spark也采用Master-Worker结构。如果一个Spark集群由4个节点组成，即1个Master节点和3个Worker节点，那么在部署Standalone版本后，Spark部署的系统架构图如图2.1所示。简单来说，Master节点负责管理应用和任务，Worker节点负责执行任务。

### 具体功能

        我们接下来先介绍Master节点和Worker节点的具体功能，然后介绍一些Spark系统中的基本概念，以及一些实现细节。

1.Master节点和Worker节点的职责如下所述。

        Master节点上常驻Master进程。该进程负责管理全部的Worker节点，如将Spark任务分配给Worker节点，收集Worker节点上任务的运行信息，监控Worker节点的存活状态等。
        Worker节点上常驻Worker进程。该进程除了与Master节点通信，还负责管理Spark任务的执行，如启动Executor来执行具体的Spark任务，监控任务运行状态等。

2.执行顺讯

        启动Spark集群时，Master节点上会启动Master进程，每个Worker节点上会启动Worker进程。启动Spark集群后，接下来可以提交Spark应用到集群中执行，Master节点接收到应用后首先会通知Worker节点启动Executor，然后分配Spark计算任务（task）到Executor上执行，Executor接收到task后，为每个task启动1个线程来执行。

3.这里有几个概念需要解释一下。

        Spark application，即Sp