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Spark运行架构由SparkContext、Cluster Manager和Worker组成。在集群模式下，Driver进程初始化SparkContext，并向Cluster Manager申请资源。Cluster Manager根据算法需求，在Worker节点上启动Executor。Executor负责接收任务并执行，完成后会向Cluster Manager反馈执行状态。Task Scheduler负责将任务分发给Executor执行，任务完成后，Driver会释放已申请的资源。

Spark架构的设计确保了资源管理与任务执行的高效协作，为大规模并行计算作业的顺利完成提供了技术保障。

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