Spark之Executors memory空间分配
Executors
Spark executor internals：
每个执行器都有一个executor JVM， 存储RDD分区， 缓存RDD分区，运行内部线程。
如果内核数量超过了任务所需的数量，那么JVM中也会有空闲的内核。
Executor memory management
其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：
- 设定基本的存储内存和执行内存区域（spark.storage.storageFraction 参数），该设定确定了双方各自拥有的空间的范围
- 双方的空间都不足时，则存储到硬盘；若己方空间不足而对方空余时，可借用对方的空间;（存储空间不足是指不足以放下一个完整的 Block）
- 执行内存的空间被对方占用后，可让对方将占用的部分转存到硬盘，然后"归还"借用的空间
- 存储内存的空间被对方占用后，无法让对方"归还"，因为需要考虑 Shuffle 过程中的很多因素，实现起来较为复杂[4]