翻译自Spark官网文档，版本：2.3.0

spark内存管理概览

Spark很大一部分内存用于storage和execution，即存储和执行任务。execution memory指的是在shuffle，join，sorts，aggregation操作中使用的内存，storage memory指的是用于整个集群缓存数据和传播中间数据的内存。

spark中storage和execution分享一个统一的区域(M)，当没有execution memory被使用，storage可以占用全部可用内存，反之亦然。storage占用execution memory时且有必要时execution可以驱逐storage，直到storage memory使用量低于一个阈值(R)。也就是说R描述了一个小于M的缓存区域，绝不会被驱逐。execution占用storage memory时因为实现复杂所以storage不会驱逐execution。

spark有两个相关配置项：
1. saprk.memory.fraction，即M，默认为0.6，剩余的40%是为用户数据结构，spark内部数据，防止Out of memory准备的
2. saprk.memory.storageFraction，即R，默认为0.5。

确定内存消耗量

从这里可以了解到，从spark web ui上的Executors页面中的Storage Memory部分看到的数据是storage部分的内存。如何知道某个RDD占用多大内存空间，最直接的方法是将RDD放进缓存中，然后从spark web ui查看Storage Memory即可。