你可以在任何Drill集群上，为查询处理的Drillbit进程，配置直接内存的大小。Drillbit进程默认的内存大小是8G，但是Drill推荐根据负载大小，设置16G及以上的内存。Drillbit进程分配给查询操作的直接内存大小不能超过这个参数值。
这里插入一下“直接内存”的释义：
直接内存不是jvm运行时数据区的一部分，也不是java虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁的使用，而且也可能导致OutOfMemoryError的异常出现。
在jdk1.4中新加入了NIO类，引入了一直基于通道和缓存区的I/O方式，它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆里的DirectByteButter对象作为这块内存的引用进行操作。这样在一些场景中可以显著提高性能，因为避免了在java堆里和Native堆里来回复制数据。
显然，本机直接内存的分配不会受java堆内存大小的限制，但是，既然也是内存，则肯定还是会受到本机总物理内存大小及处理器寻址空间的限制。所以在配置jvm虚拟机参数时，一般会根据实际物理内存来设置-Xmx，-Xms等参数信息，但经常会忽略掉直接内存，使得jvm各个内存区域的和大于物理内存限制，从而导致动态扩展时出现OutOfMemeryError异常。
Drill使用java直接内存，通常在内存中执行操作，相比于在磁盘上操作，效果要好。不像MapReduce在一个工作的每个阶段都会写磁盘，除非绝对需要，Drill通常不写数据到磁盘上。
Jvm的堆内存不限制Drillbit进程的直接内存大小，Drill的非堆内存一般设置为4-8G（默认是4G），通常这已经足够，因为Drill避免数据存放在堆中。
Drill 1.5后，使用了一个新的收集器，可以提高操作使用直接内存的效率，并可以更准确的追踪内存的变化。基于这种变化，排序操作（早期版本查询可以运行成功）可能会因为内存不足，导致查询失败和内存溢出错误，而非溢写到磁盘上。
planner.memory.max_query_memory_per_node这个系统选型，可以设置在每个节点上的一次查询中，可以分配给排序操作的最大直接内存。
如果一个查询计划包含多个排序操作，它们共享这部分内存。如果你运行了包含排序操作的查询，出现了内存错误，可以试试增加这个参数的值。如果增加此值，你扔碰到内存错误，你可以减少planner.width.max_per_node所设置的值，从而减少每个节点的系统并发度。但是，这通常会增加查询完成的时间。
修改 Drillbit 的内存值
你可以在集群中修改每一个Drillbit节点的内存值，为了达到这个目的，可以在Drillbit的启动脚本drill-env.sh中（位于/conf下），设置DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY变量，如下：
export DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY=${DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY:-“”}
注意：如果这个参数未设置，大小限制取决于实际可用的系统内存。
修改完 drill-env.sh后，记得重启每台节点上的Drillbit进程以使其生效。
关于Drillbit启动脚本
在drill-env.sh文件中包含以下的选项：
export DRILL_HEAP=${DRILL_HEAP:-"4G"}
export DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY=${DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY:-"8G"}DRILL_MAX_HEAP 是每个节点上JVM理论上的堆最大值。
DRILL_MAX_DIRECT_MEMORY是每个节点java直接内存的最大值。
如果性能是一个问题，可以添加-Dbounds=false, 如下所示：
export DRILL_JAVA_OPTS=”$DRILL_JAVA_OPTS -Dbounds=false”
引用列表：
1. https://drill.apache.org/docs/configuring-drill-memory/
2. http://2387209.blog.51cto.com/2377209/1508621