你的理解完全正确！ 这是Spark中非常关键的概念区分。让我来详细解释和补充一下：
1. Master/Slave - 集群资源层面
- Master节点：集群的资源管理器（如Standalone模式的Master、YARN的ResourceManager、Mesos的Master）
- Slave/Worker节点：实际执行任务的机器（如Standalone的Worker、YARN的NodeManager）
- 关注点：物理/虚拟机器资源的管理和分配
2. Driver/Executor - 应用作业application层面
- Driver进程：运行应用程序的main()方法，创建SparkContext
- 负责作业调度、任务分配
- 位于：可以运行在集群内（cluster模式）或客户端（client模式）
- Executor进程：在slave/Worker节点上运行，执行具体的Task
- 每个应用有自己独立的Executor
- 负责数据计算和缓存
关键关系图
集群视角： Master节点 ↔ Slave/Worker节点
(资源管理器) (工作节点，可运行多个Executor)
应用视角： Driver程序 ↔ Executor进程
(应用控制中心) (任务执行器，运行在Worker上)
实际运行示例
假设有一个3节点的Spark Standalone集群：
- 1个Master节点（资源管理）
- 2个Worker节点（Slave节点）
当提交一个Spark应用application时：
- Driver启动（可能在Master、Worker或外部客户端）
- Master为应用分配资源，在Worker上启动Executor
- 每个Worker可以运行多个Executor（来自不同应用）
- Driver与Executor通信，执行具体任务
不同部署模式下的对应关系
| 部署模式 | Master对应 | Worker对应 | Driver位置 |
|---|---|---|---|
| Standalone | Master进程 | Worker进程 | 客户端或集群内 |
| YARN | ResourceManager | NodeManager | 客户端或ApplicationMaster |
| Mesos | Mesos Master | Mesos Slave | 客户端或集群内 |
记忆要点
- Master/Slave：属于"集群基础设施"，是静态的、长期运行的
- Driver/Executor：属于"应用运行时"，是动态的、应用生命周期内存在的
- 一个Master管理多个Worker
- 一个Driver协调多个Executor
- Executor运行在Worker节点上
你的理解抓住了Spark架构的核心分层思想：资源管理层（集群） 和 任务执行层（应用） 的分离。这是Spark弹性分布式设计的精髓之一！
