1、Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。
2、map过程产生大量对象导致内存溢出，单个map中产生了大量的对象容易导致内存溢出。面对这种问题不能使用rdd.coalesce方法，这个方法只能减少分区，不能增加分区，不会有shuffle的过程。
3、数据不平衡导致内存溢出，也有可能导致性能的问题，此时调用repartition重新分区即可。
4、coalesce调用导致内存溢出，令程序按照我们想的先执行100个Task再将结果合并成10个文件，这个问题同样可以通过repartition解决，调用repartition(10)。
5、shuffle内存溢出的情况可以说都是shuffle后，单个文件过大导致的。在Spark中，join，reduceByKey这一类型的过程，都会有shuffle的过程，在shuffle的使用，需要传入一个partitioner。
6、standalone模式下资源分配不均匀导致内存溢出，同时配置–executor-cores或者spark.executor.cores参数，确保Executor资源分配均匀。
7、在RDD中，共用对象能够减少OOM的情况。
