简述Spark on Standalone运行过程？

参考答案：

Spark on Standalone是Spark Core自带的集群资源管理框架，其运行过程可以简要描述如下：

SparkContext连接到Master：首先，SparkContext会与Master进行连接，并向其注册并申请所需的资源，包括CPU Core和Memory。
资源分配与Executor启动：Master会根据SparkContext的资源申请要求以及Worker心跳周期内报告的信息，决定在哪个Worker上分配资源。然后，Master会在选定的Worker上启动Executor，而Executor会进一步向SparkContext进行注册。
任务分发与执行：SparkContext会将应用程序代码发送给Executor。同时，SparkContext会解析应用程序代码，构建DAG（有向无环图）图，并提交给DAGScheduler进行分解。DAGScheduler会将DAG分解成Stage（或称为TaskSet），然后将这些Stage提交给TaskScheduler。TaskScheduler负责将具体的Task分配到相应的Worker上的Executor进行执行。

在整个运行过程中，Spark on Standalone模式具有内部实现的容错性和资源管理功能，可以管理每个应用程序的资源，并且可以和Hadoop部署在一起并访问HDFS的数据。同时，它还具有Master的高可用性（HA），能够在故障发生时进行主备切换。

请注意，这只是一个简化的运行过程描述，实际运行中可能还涉及更多细节和组件的交互。为了深入理解Spark on Standalone的运行机制，建议查阅相关文档或源代码。