Quais são os principais componentes do Apache Spark baseados no parágrafo?
O Apache Spark requer um gerenciador de cluster e um sistema de armazenamento distribuído. Para o gerenciamento de cluster, o Spark suporta standalone (cluster Spark nativo, onde você pode iniciar um cluster manualmente ou usar os scripts de lançamento fornecidos pelo pacote de instalação. Também é possível executar esses daemons em uma única máquina para testes), Hadoop YARN, Apache Mesos ou Kubernetes. Para armazenamento distribuído, o Spark pode interagir com uma ampla variedade, incluindo Alluxio, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapR File System (MapR-FS), Cassandra, OpenStack, Amazon Swift, S3, Kudu, Lustre, ou uma solução personalizada pode ser implementada. O Spark também suporta um modo local pseudo-distribuído, geralmente usado apenas para fins de desenvolvimento ou teste, onde o armazenamento de arquivos distribuído não é necessário e o sistema local pode ser usado em vez disso; em tal cenário, o Spark é executado em uma única CPU por máquina executora.
O Spark suporta um cluster autônomo, ou Hadoop YARN, Apache Mesos, ou Kubernetes. Para armazenamento, o Spark suporta sistemas de arquivos locais para desenvolvimento e teste, bem como Hadoop File System, Cassandra e armazenamentos em nuvem