Механизм распределённой обработки данных в Apache Spark работает следующим образом: 1

1. Драйверная программа запускается на главном узле кластера и координирует действия на исполнителях. 1 Она создаёт контекст Spark и RDD (устойчивые распределённые датасеты) и выполняет действия на них, такие как вычисления и сохранение результатов. 1
2. Ядро разбивает RDD на разделы, распределяя их по исполнителям. 1
3. Исполнители запускаются на рабочих узлах кластера и выполняют задачи, назначенные драйверной программой. 1 Они управляют блоками данных и кэшем в памяти, отчитываются о своём статусе драйверной программе. 1
4. Результаты задач собираются, после чего возвращаются драйверной программе. 1
5. Драйверная программа может выполнять дополнительные действия или сохранять результаты. 1

Распределённая обработка данных в Apache Spark основана на концепции RDD (Resilient Distributed Datasets). 3 RDD представляет собой набор элементов, который можно распределить по кластеру и производить операции над ними параллельно. 3