在Spark中，主节点和工作节点是集群中不同类型的节点，它们扮演着不同的角色。
主节点（Master Node）：主节点是整个Spark集群的控制中心，负责协调和管理集群中的所有工作节点。主节点通常运行Spark集群管理器，如Spark Standalone、YARN或Mesos，用于分配资源和调度任务。主节点负责监控工作节点的健康状况，管理任务的分配和调度，并维护整个集群的状态。主节点通常不参与实际的数据处理和计算任务，其主要职责是管理和协调工作节点的工作。工作节点（Worker Node）：工作节点是集群中实际执行任务和处理数据的节点，负责计算和存储数据。工作节点从主节点获取任务分配，并执行具体的计算任务。工作节点通常会运行Spark Executor进程来执行任务，并根据需要从主节点获取资源。工作节点的数量可以动态扩展或收缩，以适应不同的计算负载和需求。总的来说，主节点是集群的管理者和协调者，而工作节点是实际执行任务和计算的节点。它们之间通过集群管理器进行通信和协作，共同构建一个高效的Spark计算集群。
