Welches sind die Hauptkomponenten von Apache Spark, basierend auf dem Absatz?
What are the main components of Apache Spark based on the paragraph?
Based on the paragraph, a cluster manager and a distributed storage are two main components of Apache Spark. For cluster manager, Spark supports a standalone cluster,  or  Hadoop YARN, Apache Mesos, or Kubernetes. For storage, Spark supports local file systems for development and testing, as well as Hadoop File System, Cassandra, and cloud storages
Ausgehend von diesem Absatz sind ein Cluster-Manager und ein verteilter Speicher zwei Hauptkomponenten von Apache Spark. Als Clustermanager unterstützt Spark einen eigenständigen Cluster, Hadoop YARN, Apache Mesos oder Kubernetes. Als Speicher unterstützt Spark lokale Dateisysteme für Entwicklung und Tests sowie Hadoop File System, Cassandra und Cloud-Speicher.
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Apache Spark benötigt einen Clustermanager und ein verteiltes Speichersystem. Für das Clustermanagement unterstützt Spark Standalone (nativer Spark-Cluster, bei dem du einen Cluster entweder manuell starten oder die im Installationspaket enthaltenen Startskripte verwenden kannst. Es ist auch möglich, diese Daemons zu Testzwecken auf einem einzelnen Rechner auszuführen), Hadoop YARN, Apache Mesos oder Kubernetes.  Für die verteilte Speicherung kann Spark mit einer Vielzahl von Schnittstellen arbeiten, darunter Alluxio, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapR File System (MapR-FS), Cassandra, OpenStack Swift, Amazon S3, Kudu, Lustre File System, oder es kann eine eigene Lösung implementiert werden. Spark unterstützt auch einen pseudo-verteilten lokalen Modus, der in der Regel nur für Entwicklungs- oder Testzwecke verwendet wird, bei denen kein verteilter Speicher benötigt wird und stattdessen das lokale Dateisystem verwendet werden kann; in einem solchen Szenario wird Spark auf einem einzelnen Rechner mit einem Executor pro CPU-Kern ausgeführt.
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