1、spark standalone模式下，worker与executor是一一对应的。
2、如果想要多个worker，那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2，那么开启集群后， 每个节点就是两个worker了，然后启动任务后，每个节点就是两个executor啦
3、提高每个executor配置（即内核和内存）后，会增加集群的处理性能。 嗯，反正测试的结果就是这样的。 （同样的数据量同样的结点，然后executor的配置不同）
1、spark standalone模式下，worker与executor是一一对应的。
2、如果想要多个worker，那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2，那么开启集群后， 每个节点就是两个worker了，然后启动任务后，每个节点就是两个executor啦
3、提高每个executor配置（即内核和内存）后，会增加集群的处理性能。 嗯，反正测试的结果就是这样的。 （同样的数据量同样的结点，然后executor的配置不同）