技术分析：Spark统一内存管理

　　spark从1.6.0开始内存管理发生了变化，原来的内存管理由StaticMemoryManager实现，现在被称为Legacy,在1.5.x和1.6.0中运行相同代码的行为是不同的，为了兼容Legacy,可以通过spark.memory.useLegacyMode来设置，默认该参数是关闭的。

　　1.6.0的统一内存管理如下：

　　Spark-Memory-Management-1.6.0

　　主要有三部分组成：

　　1 Reserved Memory

　　这部分内存是预留给系统使用，是固定不变的。在1.6.0默认为300MB(RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES = 300 * 1024 * 1024)，这一部分内存不计算在spark execution和storage中，除了重新编译spark和spark.testing.reservedMemory,Reserved Memory是不可以改变的，spark.testing.reservedMemory不推荐使用在实际运行环境中。是用来存储Spark internal objects，并且限制JVM的大小，如果executor的大小小于1.5 * Reserved Memory = 450MB ，那么就会报 “please use larger heap size”的错误,源码如下。

　　2 User Memory

　　分配Spark Memory剩余的内存，用户可以根据需要使用。可以存储RDD transformations需要的数据结构，例如， 重写spark aggregation,使用mapPartition transformation，通过hash table来实现aggregation，这样使用的就是User Memory。在1.6.0中，计算方法为(“Java Heap” – “Reserved Memory”) * (1.0 – spark.memory.fraction)，默认为(“Java Heap” – 300MB) * 0.25，比如4GB的heap大小，那么User Memory的大小为949MB。由用户来决定存储的数据量，因此要遵守这个边界，不然会导致OOM。

　　3 Spark Memory

　　计算方式是(“Java Heap” – “Reserved Memory”) * spark.memory.fraction，在1.6.0中，默认为(“Java Heap” – 300MB) * 0.75。例如推的大小为4GB，那么Spark Memory为2847MB。Spark Memory又分为Storage Memory和Execution Memory两部分。两个边界由spark.memory.storageFraction设定，默认为0.5。但是两部分可以动态变化，相互之间可以借用，如果一方使用完，可以向另一方借用。先看看两部分是如何使用的。

　　Storage Memory 用来存储spark cached data也可作为临时空间存储序列化unroll，broadcast variables作为cached block存储，但是需要注意，这是unroll源码，unrolled block如果内存不够，会存储在driver端。broadcast variables大部分存储级别为MEMORY_AND_DISK。

　　Execution Memory 存储Spark task执行过程中需要的对象，例如，Shuffle中map端中间数据的存储，以及hash aggregation中的hash table。如果内存不足，该空间也容许spill到磁盘。

　　Execution Memory不可以淘汰block，不然执行的时候就会fail，如果找不到block。Storage Memory中的内容可以淘汰。Execution Memory满足两种情况可以向Storage Memory借用空间：

　　Storage Memory还有free空间

　　Storage Memory大于初始化时的空间(Spark Memory * spark.memory.storageFraction = (“Java Heap” – “Reserved Memory”) * spark.memory.fraction * spark.memory.storageFraction)

　　Storage Memory只有在Execution Memory有free空间时，才可以借用。