即使在Spark主进程被终止后，spark作业仍在运行

即使在Spark主进程被终止后，Spark作业仍在运行。这是因为Spark作业的执行是由Spark集群中的多个执行器（Executors）来完成的，而不是由Spark主进程单独承担的。

Spark作业的执行过程如下：

1. 用户提交Spark作业给Spark主进程。
2. Spark主进程将作业分解为多个任务（Tasks）。
3. Spark主进程将任务分发给集群中的执行器。
4. 执行器并行地执行任务，并将结果返回给Spark主进程。
5. Spark主进程将结果进行汇总和处理。

如果Spark主进程被终止，集群中的执行器仍然在继续执行任务，因此Spark作业仍在运行。这种分布式的执行方式使得Spark具有高可靠性和高并发性。

Spark作业的持久化存储通常使用分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如腾讯云COS）来存储数据和中间结果。这样即使在主进程被终止后，数据和中间结果仍然可以被访问和使用。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，包括：

1. 腾讯云EMR（Elastic MapReduce）：提供了完全托管的Spark集群，可快速部署和管理Spark作业。详情请参考：腾讯云EMR
2. 腾讯云COS（Cloud Object Storage）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可用于存储Spark作业的数据和中间结果。详情请参考：腾讯云COS
3. 腾讯云SCF（Serverless Cloud Function）：提供了无服务器的计算服务，可用于编写和执行与Spark集成的自定义函数。详情请参考：腾讯云SCF

总结：即使在Spark主进程被终止后，Spark作业仍在运行，这得益于Spark的分布式执行模式和持久化存储机制。腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，可帮助用户快速部署、管理和执行Spark作业。