在分布式环境下，Spark 集群采用的是master/slave结构。Master是对应集群中的含有master进程的节点，slave是集群中含有worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；worker相当于是计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报，client作为用户的客户端负责提交应用。
在一个 Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（Driver）节点，与之对应的工作节点被称为执行器（executor）节点。驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，它们也都作为独立的 Java 进程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个 Spark 应用（application）。其中executor负责任务的执行；driver负责控制一个应用的执行。
Spark 应用通过一个叫作集群管理器（Cluster Manager）的外部服务在集群中的机器上启动。Spark 自带的集群管理器被称为独立集群管理器。Spark 也能运行在 Hadoop YARN 和Apache Mesos 这两大开源集群管理器上。
Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动master进程和worker进程，对整个集群进行控制。在一个spark应用的执行过程中，driver和worker是两个重要角色。Driver程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即task任务的分支，而多个worker用来管理计算节点和创建executor并行处理任务。在执行阶段，driver会将task和task所依赖的file和jar包序列化后传递给对应的worker机器，同时executor对相应数据分区的任务进行处理。
具体如下图所示：
各个组件的介绍如下：
1）Clustermanager：在standalone模式中即为master(主节点)，控制整个集群，监控worker。在yarn或者mesos模式中为资源管理器。
2）Worker：从节点，负责控制计算节点，启动executor或driver。在yarn模式中为nodemanager,负责计算节点的控制。
3）Driver：运行application的main()函数并创建sparkContext.
4）Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个application拥有独立的一组executors。
5）sparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
6）RDD DAG：spark的基本计算单元是RDD，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD DAG。
7）DAG Scheduler：根据作业(Job)构建基于stage的DAG，并提交stage给taskscheduler。
8）Taskscheduler：将任务(Task)分发给executor执行。
9）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：
10）Mapoutputtracker：负责shuffle元信息的存储。
11）BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储
12）Blockmanager：负责存储、管理、创建和查找块。
13）metricsSystem：负责运行时性能指标信息。
14）sparkConf；负责存储配置信息。
Spark处理任务的整体流程:
client提交应用，master找到一个worker启动driver，driver向master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为stage的有向无环图提交给taskscheduler，由taskscheduler提交任务到executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。