SparkのExecutorとは何ですか？

Sparkでは、Executorはクラスターノード上で実行される作業プロセスであり、アプリケーションのタスクを実行する役割を果たします。各Executorには一定量のメモリとCPUリソースが割り当てられ、データの計算や操作を処理するために使用されます。Sparkアプリケーションが起動すると、Driverプログラムはクラスター上の各Workerノードと通信し、Executorの作成をリクエストします。各Executorは複数のタスクを実行でき、さまざまなデータパーティションでこれらのタスクを並列に実行できます。

Sparkフレームワークによって管理されるExecutorのライフサイクルは、アプリケーションの要求に応じて動的にExecutorの数を増減します。タスクの実行が必要な場合、ドライバープログラムはタスクを空きExecutorに送信して処理させます。Executorはタスクの実行後、結果をドライバープログラムに返します。

タスクを実行するだけでなく、Executorはデータのキャッシュ、メモリ管理、データの分割なども担当します。Executorの数とリソースの割り当てを適切に設定することで、Sparkアプリケーションのパフォーマンスとリソース利用率を最適化することができます。総じて、ExecutorはSparkで非常に重要な役割を果たし、分散コンピューティングフレームワーク全体の運用を支えるキーパーツの一つです。