Spark靜態記憶體管理：StaticMemoryManager
Spark1.6.X以前JVM到底可以快取多少資料？
（1）單個Executor的Cache資料量計算公式： Heap Size * spark.storage.safetyFraction * spark.storage.memoryFraction
（2）單個Executor的角度來講：Heap Size * 90% * 60% = HeapSize * 54%，如果Executor大小是10G的話，從理論上講單個Executor可以快取的資料大小是5.4G，關於快取大小的控制引數由spark.stroage.safetyFraction和spark.stroage.memoryFraction共同決定。
（3）如果是100個Executors的話，每個的Heap是10G，那麼理論上講可以快取540G的資料，普通規模的計算基本都可以滿足。
Spark1.6.X以前ShuffleHeap佔用大小計算？？
（1）計算公式：Heap Size * spark.stroage.safetyFraction *spark.shuffle.memoryFraction * spark.shuffle.safetyFraction預設情況下是Heap Size * 14.4%。
（2）單個Executor的角度來講：整個Heap大小(Heap Size) * spark.storage.safetyFraction(安全儲存的大小預設90%) * Spark.shuffle.memoryFraction(20%)Spark.shuffle.safetyFraction（可用安全閾值80%）預設情況下是Heap size * 14.4%，如果Executor大小是10G的話，理論上講單個Executor Shuffle可用大小為1.44G。
Unroll佔用空間計算及對快取資料影響是什麼？？
（1）計算公式：Heap Size * spark.stroage.safetyFraction * spark.stroage.memoryFraction* spark.storage.unrollFraction。預設情況下是：HeapSize *10.8%。
（2）對Cache資料影響：由於Unroll是一個優先順序高的操作，進行Unroll操作的時候回佔用Cache的空間，即可以擠掉快取中的資料（如果該資料的級別是MemoryOnly的話，則該資料就會丟失）
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