Executor的生命周期由Spark框架管理，它会根据应用程序的需求来动态地增加或减少Executor数量。如果有任务需要执行，Driver程序会将任务发送给空闲的Executor进行处理。Executor在执行完任务后会将结果返回给Driver程序。
除了执行任务之外，Executor还会负责缓存数据、管理内存、处理数据划分等操作。通过合理配置Executor的数量和资源分配，可以优化Spark应用程序的性能和资源利用率。总的来说，Executor在Spark中扮演着非常重要的角色，是支撑整个分布式计算框架运行的关键组件之一。
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