Master-Slave架構：Spark的運行架構采用了Master-Slave的設計模式，其中Master節點負責協調和監控整個集群的運行，而Slave節點負責執行具體的任務和計算。
彈性擴展性：Spark的運行架構具有很高的彈性擴展性，可以根據需求動態地增加或減少Slave節點，以適應不同規模的數據處理需求。
內存計算：Spark的運行架構采用內存計算的方式，可以將中間計算結果存儲在內存中，從而加快數據處理的速度，提高計算性能。
容錯性：Spark的運行架構具有很強的容錯性，可以在Slave節點發生故障時自動恢復，保證數據處理的穩定性和可靠性。
分布式計算：Spark的運行架構支持分布式計算，可以將數據分布到不同的Slave節點上進行并行計算，從而實現更高效的數據處理和分析。
