sparksession.builder.master

### 回答1：
sparksession.builder.master是SparkSession的一个参数，用于指定Spark应用程序的主节点地址。在Spark集群中，主节点通常是一个主服务器，负责协调和管理整个集群的资源分配和任务调度。该参数可以设置为local、local[*]、yarn、mesos等不同的值，具体取决于Spark应用程序的运行环境和需求。

### 回答2：
`SparkSession.Builder().master`是Spark框架中用于指定集群的主节点地址的方法。

在Spark中，`SparkSession.Builder()`用于构建SparkSession对象，而`master`方法则用于指定Spark应用程序要连接的集群的主节点。

`master`方法接受一个字符串参数，该参数用于指定集群的主节点地址。可以传递以下几种参数：

1. "local"：表示使用本地模式运行Spark应用程序，不需要连接到集群。
2. "local[N]"：表示本地模式运行Spark应用程序，同时指定使用N个内核。
3. "local[*]"：表示本地模式运行Spark应用程序，使用所有可用的内核。
4. "yarn"：表示使用YARN集群管理器运行Spark应用程序，需要提前配置好YARN环境。
5. "spark://HOST:PORT"：表示连接到指定的Spark standalone集群上，需要提供主节点的地址和端口号。
6. "mesos://HOST:PORT"：表示连接到指定的Mesos集群上，需要提供主节点的地址和端口号。

通过使用`SparkSession.Builder().master`方法，可以根据需求选择合适的集群模式来运行Spark应用程序，并指定相应的集群地址，以实现更好的性能和资源利用。例如，可以通过将`master("local[4]")`传递给`master`方法，在本地模式下使用4个内核来运行Spark应用程序。

### 回答3：
`sparksession.builder.master`是SparkSession的一个配置选项，用于指定Spark应用程序的主节点。

在Spark中，SparkSession是与Spark交互的入口点。它是Spark 2.0引入的新API，用于替代之前版本中的SparkContext、SQLContext和HiveContext等。SparkSession提供了一种统一的方式来管理Spark应用程序的各个功能，包括DataFrame、Dataset、SQL查询、RDD操作等。

`sparksession.builder.master`用于指定Spark应用程序运行的主节点。主节点可以是一个启动了Spark集群的URL，也可以是特殊的本地模式，用于在本地机器上运行Spark应用程序。

当指定一个Spark集群URL作为主节点时，Spark应用程序将被提交给该集群的主节点进行调度和执行。集群可以是一个独立部署的Spark集群，也可以是运行在Hadoop集群上的Spark应用程序。

另一方面，当指定本地模式作为主节点时，Spark应用程序将在本地机器上运行。本地模式通常用于开发和调试目的，因为它不需要启动和管理一个完整的Spark集群。

例如，以下代码片段演示了如何在Spark应用程序中使用`sparksession.builder.master`配置选项：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("MyApp").getOrCreate()

上述代码创建了一个名为"MyApp"的SparkSession，运行在本地模式下。

总之，`sparksession.builder.master`是SparkSession的一个配置选项，用于指定Spark应用程序的主节点。根据指定的主节点不同，Spark应用程序可以运行在一个Spark集群上，或者在本地机器上运行。