Apache Spark 是一个快速而通用的分布式计算引擎，用于大规模数据处理和分析。Spark 提供了一系列核心组件和相关工具，用于构建分布式数据处理应用。下面是 Spark 的一些主要组件：

　　1.Spark Core：Spark Core 是 Spark 的基础组件，提供了任务调度、内存管理、容错性和分布式数据集(Resilient Distributed Dataset，简称 RDD)等功能。所有其他 Spark 组件都建立在 Spark Core 之上。

　　2.Spark SQL：Spark SQL 提供了用于处理结构化数据的接口。它支持 SQL 查询和数据框(DataFrame)操作，可以将结构化数据集集成到 Spark 中，并与其他 Spark 组件无缝交互。

　　3.Spark Streaming：Spark Streaming 提供了对实时数据流的处理能力。它可以接收和处理实时数据流，将其划分为小批次数据，并通过 Spark Core 的计算引擎进行并行处理。

　　4.Spark MLlib：Spark MLlib 是 Spark 的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。它支持常见的机器学习任务，如分类、回归、聚类和推荐等，并提供了分布式的机器学习算法和特征处理工具。

　　5.Spark GraphX：Spark GraphX 是 Spark 的图计算库，用于处理大规模图数据。它提供了一组用于图计算的操作和算法，包括图的构建、转换、遍历和图算法等。

　　6.SparkR：SparkR 是 Spark 的 R 语言接口，使得 R 用户可以使用 Spark 的分布式计算能力。它提供了与 Spark Core、Spark SQL 和 Spark MLlib 的集成，使得 R 用户可以在分布式环境中进行数据处理和分析。

　　除了上述核心组件外，Spark 还有一些相关工具和扩展，如 Spark on Kubernetes(在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序)、Spark on Mesos(在 Mesos 上运行 Spark 应用程序)、PySpark(Spark 的 Python 接口)等，这些工具和扩展可以扩展和增强 Spark 的功能和部署选项。