Spark的运行架构是什么？请简述一下？

Driver Program：Spark应用程序的主程序，负责解析用户的代码，构建DAG图，调度作业的执行。
Cluster Manager：Spark支持多种集群管理器，如Standalone、YARN、Mesos等，它们负责管理集群资源的分配，监控和调度。
Executor：每个Worker节点上的执行器，它们负责运行任务，缓存数据，处理数据，并将结果返回给Driver程序。
Task：任务是Spark作业的基本执行单元，由Driver程序发送到Executor节点上执行。任务可以是转换（Transformation）或行动（Action）操作。
DAG Scheduler：DAG调度器将任务转换为有向无环图（DAG），以便优化作业的执行顺序，减少数据的复制和移动。
Shuffle Manager：在Spark中，Shuffle操作是一种高代价的操作，它需要将数据从一个节点传输到另一个节点。Shuffle Manager负责管理Shuffle操作的执行和数据的传输。
Block Manager：Block Manager是Spark的内存和磁盘管理器，它负责管理数据块的存储和访问。
Spark的运行架构非常灵活，可以在各种环境中运行，如单机模式、本地模式、云环境等，它支持多种数据源和数据格式，可以处理结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。