在Spark中，Executor是運行在集群節點上的工作進程，負責執行應用程序的任務。每個Executor會被分配一定量的內存和CPU資源，用于處理數據的計算和操作。當一個Spark應用程序啟動時，Driver程序會與集群上的每個Worker節點通信，請求創建Executor。每個Executor可以執行多個任務，并且可以在不同的數據分區上并行執行這些任務。
Executor的生命周期由Spark框架管理，它會根據應用程序的需求來動態地增加或減少Executor數量。如果有任務需要執行，Driver程序會將任務發送給空閑的Executor進行處理。Executor在執行完任務后會將結果返回給Driver程序。
除了執行任務之外，Executor還會負責緩存數據、管理內存、處理數據劃分等操作。通過合理配置Executor的數量和資源分配，可以優化Spark應用程序的性能和資源利用率?？偟膩碚f，Executor在Spark中扮演著非常重要的角色，是支撐整個分布式計算框架運行的關鍵組件之一。
