スパークのマスターノードとワーカーノードの違いは何ですか。

Sparkにおいて、マスターノードとワーカーノードはクラスター内で異なる種類のノードであり、それぞれ異なる役割を果たしています。

1. マスターノード：

1. 主ノードは、Sparkクラスタ全体の制御センターであり、クラスタ内のすべてのワーカーノードを調整および管理する責任があります。
2. メインノードは、通常、リソースの割り当てやタスクのスケジューリングのためにSpark Standalone、YARN、またはMesosなどのSparkクラスタ管理システムを実行しています。
3. メインノードは、ワーカーノードの健康状態を監視し、タスクの割り当てとスケジューリングを管理し、クラスタ全体の状態を維持します。
4. 通常、メインノードは実際のデータ処理や計算タスクには関与せず、主にワーカーノードの作業を管理・調整することが主な役割となります。

1. 労働ノード：

1. 作業ノードはクラスター内で実際にタスクを実行し、データを処理するノードであり、データの計算と保存を担当しています。
2. 工作ノードはマスターノードからタスク割り当てを受け取り、具体的な計算タスクを実行します。
3. 通常、作業ノードはSpark Executorプロセスを実行してタスクを実行し、必要に応じてマスターノードからリソースを取得します。
4. 異なる計算負荷や要求に対応するために、ワーカーノードの数は動的に拡張または縮小できます。

基本的に、マスターノードはクラスターの管理者であり調整者であり、ワーカーノードは実際にタスクを実行し計算を行うノードです。これらはクラスターマネージャーを介して通信し協力し、効率的なSpark計算クラスターを構築します。