第143课： Spark面试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决? 1 reduce端的OOM如何解决？ 2 shuffle file not found如何解决？
reducer：默认堆大小为20% cache：每个Task有缓存，缓存层的大小可以设置为24M，48M，96M。。。
reducer端 OOM的解决方案： 如原来是48M，分配的内存有限，会出现过多的对象，造成OOM，因此调小缓存大小，就改为24M，让程序先跑起来，但调小会造成shuffle的次数变多了，造成性能降低了。这个需后来再优化，慢慢再调，增加executor，加内存。
spark.reducer.maxSizeInFlight
