# 官网部分解释 Cluster Mode Overview - Spark 3.3.0 Documentation
Application：指的是用户编写的Spark应用程序/代码, 一个完整的main方法程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,
如main方法中有WordCount代码有哪些命令会产生一个Application
spark/bin/pyspark 【输入exit()就退出】
spark/bin/spark-submit 【main方法跑完就退出】
spark/bin/spark-shell 【输入:quit就退出】
spark/bin/spark-sql 【输入exit; 就退出】
在Pycharm中写完代码，右键执行run
spark/sbin/start-thriftserver.sh
只要上面的命令都运行，就可以在webui页面查看运行情况。（一般运行时页面端口是4040，也可能会轮询到4041等）
只要上面的命令都运行完毕或强行突出，那么Application就结束。同时webui运行时页面也退出。可以去Spark历史日志页面查看，端口是18080。
Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；
Executor：是运行在工作节点Worker Node上的进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据，是执行分区计算任务的进程,
执行由Driver发送过来的lambda或def函数，分布式代码
比如 rdd1.map(lambda x:x+1) 其中的lambda函数会被作为task分发到【Executor的core】上运行。一个RDD的分区有多少个，则就有多少个task，他们lambda逻辑一样，但计算的数据块不一样。
SparkContext: 任何Spark 的Application必须有一个SparkContext上下文， Spark运行时的上下文环境。旗下自动创建了2个对象，TaskScheduler和DAGScheduler;
Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，Standalone模式下由Master负责，Yarn模式下ResourceManager负责;
Worker Node:工作节点,是拥有CPU/内存的机器,是真正干活的节点，对于Standalone模式,就是Worker进程，对于Yarn模式就是NodeManager进程;
RDD：Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念；
DAG：Directed Acyclic Graph有向无环图，从加载数据到Action输出操作的计算链条,形成的RDD的执行流程图---静态的图 ,反映RDD之间的依赖关系和执行流程；
Job：作业，按照DAG执行就是一个作业，Job==DAG；
Stage：阶段，是作业的基本调度单位，同一个Stage中的Task可以并行执行，多个Task组成TaskSet任务集,也是DAG中,根据宽依赖划分出来的一个个的执行阶段 ；
Task：任务，运行在Executor上的工作单元，1个Task计算1个分区，包括pipline上的一系列操作，同一个Stage中的多个Task可以并行执行(每一个Task由线程执行),所以也可以这样说:Task(线程)是运行在Executor(进程)中的最小单位 ；
TaskSet:任务集,就是同一个Stage中的各个【Task】组成的集合。