我有一个HDFS集群（比如说它有5个数据节点），如果我想设置一个Spark集群（比如说它有3个工作节点），要向HDFS集群读/写数据，我是否需要确保Spark工作节点与HDFS数据节点位于同一台计算机中吗？ IMO他们可以是不同的机器。但是，如果Spark工作程序节点和HDFS数据节点是不同的机器，则从HDFS读取数据时，Spark工作程序节点需要从不同的机器下载数据，这可能导致更高的延迟。如果它们在同一台计算机上，则可以减少延迟。我的理解正确吗？
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在最初由MR假定的裸机设置中，数据本地性原则适用于您声明的状态，并且Spark将安装在所有数据节点上，这意味着它们也是工作节点。因此，Spark Worker驻留在数据节点上，以实现机架感知和HDFS的数据局部性。也就是说，还有其他存储管理器，例如现在的KUDU和其他不使用HDFS的NOSQL变体。
使用适用于Hadoop的云方法，您会发现存储和计算必然离婚，例如AWS EMR和EC2等。就计算的弹性而言，这是不可能的。不错，因为只要有可能获取到相关密钥的数据，Spark就会对相同的Worker进行洗牌。
因此，对于Cloud，问题实际上不再重要。对于裸机，Spark可以安装在不同的机器上，但没有意义。我将在所有HDFS节点上安装5个（而不是3个），据我所知。