我正在使用 Dataproc 运行我的 pyspark 作业。以下是我可以提交工作的三种方式：
dataproc submit命令spark-submitspark提供的实用程序- 对于小型实验，我也可以使用 spark-shell
现在，我必须修改一些环境变量。例如SPARK_HOME.
因为dataproc submit我可以选择分别为司机和工人修改环境变量。具体来说，我可以spark.executorEnv.[Name]用来设置工作人员的环境变量和spark.yarn.appMasterEnv.[NAME]设置驱动程序环境变量。
对于spark-submit实用程序和 spark-shell，我可以在仅在 master 上导出 env 变量后提交 spark 作业。export $SPARK_HOME='path'然后它工作正常。
我想了解 spark 在幕后为 env 变量做了什么。设置在worker上的env变量是否与master相同并且仅当它们通过在worker节点上设置显式覆盖时才被覆盖？为什么我们需要为司机和工人提供不同的环境变量？