在Spark中，Executor是运行在集群节点上的工作进程，负责执行应用程序的任务。每个Executor会被分配一定量的内存和CPU资源，用于处理数据的计算和操作。当一个Spark应用程序启动时，Driver程序会与集群上的每个Worker节点通信，请求创建Executor。每个Executor可以执行多个任务，并且可以在不同的数据分区上并行执行这些任务。
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。
