Spark中Worker和Master的作用是什么

Spark是一个分布式计算框架，它的架构由Master和Worker组成，它们分别负责不同的任务。

Master是Spark集群的中心节点，它负责管理整个集群，包括调度任务，管理资源，接收用户的提交任务，以及控制Worker节点的执行。它还负责接收来自Worker的状态信息，并将它们发送给用户，以便用户可以监控任务的执行情况。

Worker节点是Spark集群的工作节点，它们负责执行由Master节点调度的任务，并将结果返回给Master。Worker节点还负责管理自己节点上的资源，并将自身的状态（如内存使用情况）发送给Master。

总的来说，Spark的Master和Worker节点负责管理集群的资源，调度任务，执行任务，并将结果发送给用户，以便用户可以掌握任务的执行情况。