根据Spark的最新版本，shuffle behavior发生了很大变化。
问题：
SparkUI已停止显示spill是否发生（＆amp;多少）。在我的一个实验中，我试图模拟一个执行器上的shuffle写入超过“JVM Heap Size” * spark.shuffle.memoryFraction * spark.shuffle.safetyFraction（基于article）但没有看到任何相关的磁盘溢出日志的情况。有没有办法获取这些信息？
PS ：请原谅这听起来像理论上的问题。
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With Spark 1.6.0，内存管理系统已更新。简而言之，不再有专用的缓存/随机存储器。所有内存都可用于任一操作。从发行说明
自动内存管理：Spark 1.6的另一个性能提升领域来自更好的内存管理。在Spark 1.6之前，Spark将可用内存静态划分为两个区域：执行内存和缓存内存。执行内存是用于排序，散列和重排的区域，而缓存内存用于缓存热数据。 Spark 1.6引入了一个新的内存管理器，可以自动调整不同内存区域的大小。运行时根据正在执行的应用程序的需要自动增长和缩小区域。对于许多应用程序，这将意味着可用于连接和聚合等运营商的可用内存的显着增加，而无需任何用户调整。
This jira ticket给出了变更的背景推理，this paper深入讨论了新的内存管理系统。