如何在spark 2.3中减少存储内存？

在Spark 2.3中，可以采取以下几种方法来减少存储内存的使用：

1. 使用压缩格式：将数据存储为压缩格式，可以减少数据在内存中的占用空间。常见的压缩格式有Snappy、Gzip、LZ4等。通过使用压缩格式，可以减少磁盘IO和网络传输的开销，并且降低了数据在内存中的存储需求。
2. 使用列存储格式：Spark支持将数据以列存储的方式进行存储。相比于行存储方式，列存储方式可以减少存储内存的使用，特别是在需要处理大量冗余数据的场景下。列存储可以提高查询性能，并且降低了内存占用。
3. 调整数据分区：合理划分和调整数据的分区可以减少存储内存的占用。通过合理设置分区数，可以避免数据倾斜和过多的小文件，减少了存储内存的使用。
4. 增加内存分配比例：Spark的默认设置是80%的内存用于存储数据，20%用于执行任务。如果内存使用较为紧张，可以适当增加内存分配比例，将更多的内存用于执行任务。
5. 调整内存管理模式：Spark提供了不同的内存管理模式，可以根据实际情况选择合适的模式。可以使用MemoryOnly模式，将数据存储在内存中，但是不进行序列化。也可以使用MemoryAndDisk模式，在内存不足时将部分数据写入磁盘。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的优化策略还需根据具体的数据情况和业务场景进行调整。