内存管理

作为一个JVM进程，EXecutor的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的对内空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark引入了堆外内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存的使用。
堆内内存收到JVM统一管理，堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。

1.堆内内存
由Spark程序启动时的-executor-memory或者spark.executor.memory参数配置。
Executor内运行的并发任务在缓存RDD数据和广播数据时占用的内存被规划为存储内存，在执行Shuffle时占用的的内存被规范为执行内存，剩余部分不做特殊规划，spark内部的对象实例，或者自定义的Spark应用程序中的对象实例，均占用剩余的空间。
Spark并不能控制堆内内存的使用，只能记录。堆内内存由JVM管控，所以Spark标记为释放的对象实例，很有可能在实际并没有被JVM回收，导致实际可以用的内存小于Spark记录的可用内存。古不能全避免OOM。

2.堆外内存
为了进一步优化内存的使用提高Shuffle时排序的效率，spark引入堆外内存，存储经过序列化的二进制数据。利用JDK Unsafe API，Spark可以直接操作系统堆外内存，减少不必要的内存开销。

3.内存管理
对于堆内内存，在Spark1.6之前使用的是静态内存管理，每个内存区域都分配固定空间，互相不可逾越，存储内存60%，运行内存20%，其他内存20%，并且都要预留内存，防止OOM。1.6之后使用的是统一管理，存储内存和执行内存共享一块内存空间（60%），可以动态使用对方的空闲区域。堆外内存，不用预留空间（内存空间由Spark管理，可以不用担心OOM），但是老版本存储内存和执行内存也是写死的，新版本才变为动态管理。不管是堆内还是堆内内存，当存储内存占用了运行内存时，shuffle操作需要更多内存时，被占用的内存会被强制收回，溢出的存储内存的东西或写出磁盘或丢弃，要看缓存级别。反之，当执行内存需要更多空间时，此时存储内存只能等待对方释放。

4.RDD缓存过程
避免产生内存碎片，以unroll方式进行，缓存到存储内存后，以block形式存储。