Executor的堆外内存主要用于程序的共享库、Perm Space、 线程Stack和一些Memory mapping等, 或者类C方式allocate object。
有时，如果你的Spark作业处理的数据量非常大，达到几亿的数据量，此时运行Spark作业会时不时地报错，例如shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等，这可能是Executor的堆外内存不太够用，导致Executor在运行的过程中内存溢出。
stage的task在运行的时候，可能要从一些Executor中去拉取shuffle map output文件，但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的BlockManager也没有了，这就可能会报出shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲，也会带来一定的提升。
默认情况下，Executor堆外内存大概为300多MB，在实际的生产环境下，对海量数据进行处理的时候，这里都会出现问题，导致Spark作业反复崩溃，无法运行，此时就会去调节这个参数，到至少1G，甚至于2G、4G。
Executor堆外内存的配置需要在spark-submit脚本里配置，如代码清单2-7所示：
代码清单2-7 Executor堆外内存配置
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048
以上参数配置完成后，会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时，可以提升整体Spark作业的性能。