SparkのExecutor内のメモリ管理はどのように行われていますか？

Sparkの中では、Executorのメモリ管理はSparkのメモリ管理者によって管理されています。各Executorは、データの格納やタスクの実行に使用されるメモリを管理するために独自のメモリ管理者を持っています。メモリ管理者は、タスクの要求に応じてメモリを動的に割り当て、解放し、必要に応じてメモリの割り当てサイズを調整します。

Sparkのメモリマネージャーは、2つの異なるモード、静的メモリ割り当てと動的メモリ割り当てによってメモリを管理します。静的メモリ割り当てモードでは、エグゼキュータは起動時にデータの格納とタスクの実行に一定比率のメモリを割り当てます。これにより、頻繁なメモリの割り当てと解放操作が回避され、パフォーマンスが向上します。動的メモリ割り当てモードでは、タスクの要求に応じてメモリを動的に割り当てたり解放したりし、異なるタスクのメモリ要件の変化に適応します。

スパークは、メモリ管理を最適化するためのいくつかの高度な機能も提供しています。たとえば、データをメモリ内またはディスクに保存するメモリ管理機能があり、性能や耐障害性を向上させることができます。さらに、メモリ管理機能は、メモリの割り当て方針や割り当てモードを通じてメモリ使用を最適化し、タスクの実行効率や全体的な性能を向上させることができます。