本文详细介绍了Spark的内存管理，包括堆内和堆外内存的规划、内存管理接口、静态与统一内存管理。堆内内存通过executor-memory配置，分为存储内存和执行内存。堆外内存通过offHeap.size配置，提供更高效的内存使用。内存管理接口统一了存储和执行内存的申请与释放。文章还探讨了静态和统一内存管理的差异，以及如何动态调整存储和执行内存，以提高内存利用率和性能。
前言
Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本文将详细介绍两部分内容，第一部分介绍Spark堆内和堆外内存的规划，主要包含堆内内存、堆外内存以及内存管理接口等方面；第二部重点介绍Spark内存空间的分配，主要包含静态内存管理与统一内存管理的机制。
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