Spark中的Executor有什么作用

1. 执行任务：Executor负责执行Spark应用程序中的任务，包括数据处理、计算等操作。

2. 存储数据：Executor会在自身内存中存储部分数据，以便在任务之间共享数据，提高计算效率。

3. 与Driver节点通信：Executor会与Driver节点进行通信，接收任务和发送运行状态等信息。

4. 监控任务执行情况：Executor会监控任务的运行情况，包括任务的执行进度、资源使用情况等。

总之，Executor在Spark集群中扮演着重要的角色，是执行任务的关键组件之一。