Welches sind die Hauptkomponenten von Apache Spark, basierend auf dem Absatz?
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.
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.
What are the main components of Apache Spark based on the paragraph?
Apache Spark requires a cluster manager and a distributed storage system. For cluster management, Spark supports standalone (native Spark cluster, where you can launch a cluster either manually or use the launch scripts provided by the install package. It is also possible to run these daemons on a single machine for testing), Hadoop YARN, Apache Mesos or Kubernetes. [11] For distributed storage, Spark can interface with a wide variety, including Alluxio, Hadoop Distributed File System (HDFS),[12] MapR File System (MapR-FS),[13] Cassandra,[14] OpenStack Swift, Amazon S3, Kudu, Lustre file system,[15] or a custom solution can be implemented. Spark also supports a pseudo-distributed local mode, usually used only for development or testing purposes, where distributed storage is not required and the local file system can be used instead; in such a scenario, Spark is run on a single machine with one executor per CPU core.
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