Spark运行架构包括：
（1）集群资源管理器（Cluster Manager）
（2）运行作业任务的工作节点（Worker Node）
（3）每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）。
其中，集群资源管理器可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。
Spark的基本运行流程：
（1）当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境，即由任务控制节点（Driver）创建一个SparkContext，由SparkContext负责和资源管理器（Cluster Manager）的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等。SparkContext会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源；
（2）资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着“心跳”发送到资源管理器上；
（3）SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG调度器（DAGScheduler）进行解析，将DAG图分解成多个“阶段”（每个阶段都是一个任务集），并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交给底层的任务调度器（TaskScheduler）进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor；
（4）任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。
Source【厦门大学林子雨大数据实验室spark入门教程】http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/