spark.executor.memoryoverhead

### 回答1：
spark.executor.memoryOverhead是Spark中的一个参数，用于控制每个Executor进程的内存使用情况。它表示Executor进程在使用内存时，需要额外预留的内存量。这个参数的默认值是executorMemory * .10，也就是Executor进程的内存总量的10%。如果Executor进程的内存使用量超过了这个值，就会触发内存溢出错误。因此，如果你的Spark应用程序需要处理大量数据，就需要根据实际情况来调整这个参数的值，以保证程序的稳定性和性能。

### 回答2：
spark.executor.memoryOverhead是spark默认配置中的一个参数，它用来控制每个executor进程额外需要的内存量，这个内存量用于非堆内存（off-heap memory）的使用，如网络缓存、JVM元数据等。

对于executor进程，它们的内存是由两个部分组成的：堆内存和非堆内存。堆内存主要用来存储业务数据和栈内存，而非堆内存则用来存储JVM元数据、线程栈、socket连接等。为了保障executor进程的正常运行，非堆内存的大小需要额外配置。

根据spark的默认配置，spark.executor.memoryOverhead的值等于executor内存的10%或384 MB（以两者中的较大者为准）。

如果executor的内存设置为2 GB，那么其memoryOverhead默认为384 MB，此时executor进程能够使用的非堆内存大小就是384 MB。如果需要调整spark.executor.memoryOverhead的大小，则需要根据实际场景进行调整。如果executor进程的非堆内存不足以支持某些非常规操作，如大规模的广播变量、多级aggregation等，则需要增加executor的memoryOverhead值。

在设置spark.executor.memoryOverhead时，需要注意两点：第一，memoryOverhead值不能超过executor内存的50%；第二，memoryOverhead过大也会影响executor进程的性能。

总的来说，spark.executor.memoryOverhead是spark中一个很重要的参数，在调优时需要结合业务场景来进行设置，以保证executor进程能够正常运行并获得最佳性能。

### 回答3：
Spark.executor.memoryOverhead是Spark作业运行过程中与内存有关的一个参数。作业执行期间会有一部分内存用来存储数据结构等信息，而executor.memoryOverhead就是用来设置这一内存的大小。

默认情况下，executor.memoryOverhead的值是executor的内存数目的10%，但这个百分比并不一定适用于所有的作业。在实际运行过程中，如果程序发生OutOfMemoryError或executor内存与操作系统进行swapping（虚拟内存），应该考虑调整executor.memoryOverhead参数的大小。通常来说，增加executor.memoryOverhead的数值可以帮助解决内存不足的问题，但同时也会影响到executor的可用内存。

调整executor.memoryOverhead的大小，需要根据具体的作业和集群来进行。一般来说，可以根据如下的步骤来设置该参数：

1. 观察Spark作业运行时的内存使用情况，如果出现OutOfMemoryError等内存不足的情况，应该考虑增加executor.memoryOverhead的数值。

2. 计算出例如下面的公式： executor.memoryOverhead = max(executor.memory * 0.1, 384MB) 这个公式是Spark中executor.memoryOverhead的默认值，其中max()函数所得到的结果是executor.memory的10%和384MB两个数值中的最大值。这个公式可以作为调整executor.memoryOverhead数值的参考，可以将其中的0.1和384MB根据实际情况进行调整。

3. 对于不同的作业和集群，可能需要进行不同的调整。调整executor.memoryOverhead数值的过程可能需要进行多次试验，通过观察内存使用情况来确定一个合适的数值。

总之，executor.memoryOverhead参数需要根据作业的需求和集群的配置进行适当的调整，以保证Spark作业能够正常运行，并且不出现内存不足或者过多使用内存的情况。