¿Cuáles son los principales componentes de Apache Spark según el párrafo?
Apache Spark requiere un gestor de clústeres y un sistema de almacenamiento distribuido. Para la gestión de clústeres, Spark es compatible con Standalone (clúster Spark nativo, en el que puedes lanzar un clúster manualmente o utilizar los scripts de lanzamiento proporcionados por el paquete de instalación. También es posible ejecutar estos demonios en una sola máquina para pruebas), Hadoop YARN, Apache Mesos o Kubernetes.  Para el almacenamiento distribuido, Spark puede interactuar con una amplia variedad, como Alluxio, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapR File System (MapR-FS), Cassandra, OpenStack Swift, Amazon S3, Kudu, sistema de archivos Lustre, o se puede implementar una solución personalizada. Spark también admite un modo local pseudodistribuido, que normalmente se utiliza sólo para fines de desarrollo o pruebas, donde no se requiere almacenamiento distribuido y se puede utilizar en su lugar el sistema de archivos local; en tal escenario, Spark se ejecuta en una sola máquina con un ejecutor por núcleo de CPU.
Según el párrafo, un gestor de clústeres y un almacenamiento distribuido son dos componentes principales de Apache Spark. Para el gestor de clústeres, Spark admite un clúster independiente, o Hadoop YARN, Apache Mesos o Kubernetes. En cuanto al almacenamiento, Spark admite sistemas de archivos locales para desarrollo y pruebas, así como Hadoop File System, Cassandra y almacenamientos en la nube.
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