Master-Slave架构：Spark的运行架构采用了Master-Slave的设计模式，其中Master节点负责协调和监控整个集群的运行，而Slave节点负责执行具体的任务和计算。
弹性扩展性：Spark的运行架构具有很高的弹性扩展性，可以根据需求动态地增加或减少Slave节点，以适应不同规模的数据处理需求。
内存计算：Spark的运行架构采用内存计算的方式，可以将中间计算结果存储在内存中，从而加快数据处理的速度，提高计算性能。
容错性：Spark的运行架构具有很强的容错性，可以在Slave节点发生故障时自动恢复，保证数据处理的稳定性和可靠性。
分布式计算：Spark的运行架构支持分布式计算，可以将数据分布到不同的Slave节点上进行并行计算，从而实现更高效的数据处理和分析。
