转自：https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark%E5%86%85%E5%AD%98%E6%A6%82%E8%BF%B0.md
1.5以前
spark进程是以JVM进程运行的，可以通过-Xmx和-Xms配置堆栈大小，它是如何使用堆栈呢？下面是spark内存分配图。
storage memory
spark默认JVM堆为512MB，为了避免OOM错误，只使用90%。通过spark.storage.safetyFraction来设置。spark通过内存来存储需要处理的数据，使用安全空间的60%，通过 spark.storage.memoryFraction来控制。如果我们想知道spark缓存数据可以使用多少空间？假设执行任务需要executors数为N，那么可使用空间为N*90%*60%*512MB，但实际缓存数据的空间还要减去unroll memory。
shuffle memory
shuffle memory的内存为“Heap Size” * spark.shuffle.safetyFraction * spark.shuffle.memoryFraction。默认spark.shuffle.safetyFraction 是 0.8 ，spark.shuffle.memoryFraction是0.2 ，因此shuffle memory为 0.8*0.2*512MB = 0.16*512MB，shuffle memory为shuffle用作数据的排序等。
unroll memory
unroll memory的内存为spark.storage.unrollFraction * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction，即0.2 * 0.6 * 0.9 * 512MB = 0.108 * 512MB。unroll memory用作数据序列化和反序列化。
1.6开始
提出了一个新的内存管理模型： Unified Memory Management。打破ExecutionMemory 和 StorageMemory 这种分明的界限。如果现在没有execution的需要，那么所有的内存都可以给storage用，反过来也是一样的。同时execution可以evict storage的部分内存，但是反过来不行。在新的内存管理框架上使用两个参数来控制spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction。