在Apache Spark中，内存管理和持久化机制是核心特性，它们对于提高大规模数据处理的效率和性能至关重要。

内存管理

• 统一的内存管理：Spark使用统一的内存管理模型，将执行内存（用于计算如shuffle、join等）和存储内存（用于缓存数据如RDDs）合并在一起。这种模型提供了更高的灵活性和效率。
• 内存分配：在这个模型中，Spark动态地在执行和存储之间调整内存分配，以优化整体性能。如果执行内存未被完全使用，它可以被存储内存使用，反之亦然。
• 垃圾回收优化：Spark尝试减少Java的垃圾回收的影响。通过使用自定义的内存管理和数据序列化机制，Spark可以更有效地管理和处理大数据集。