Application Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor
SparkContext Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor
Driver Program 运行Application的main()函数并且创建SparkContext
Executor 是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 每个Application都会申请各自的Executor来处理任务
Cluster Manager 在集群上获取资源的外部服务(例如：Standalone、Mesos、Yarn)
Worker Node 集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程
Task 运行在Executor上的工作单元
Job SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应
Stage 每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet
RDD 是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类
DAGScheduler 根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
TaskScheduler 将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果
Transformations 是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD，所有的Transformation采用的都是懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的
Action 是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合；计算只有在Action被提交的时候计算才被触发。
