Client：客户端进程，负责提交作业到Master。
Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；
Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；mesos;
Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor;
Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点，负责管理本节点的资源，定期向 Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor；
Driver： 一个Spark作业运行时包括一个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。包括DAGScheduler，TaskScheduler。
Executor：即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。
作业（Job）：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation；
Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。
DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。
TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。
SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。
MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。
BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。
BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。
MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
SparkConf：负责存储配置信息。