spark大批量读取Hbase时出现java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

宁静致远 2018-10-12 01:4529 阅读

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的。
并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下。

用户最大线程数可以通过linux下的命令

ulimit -a

查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024.

修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/security/limits.d/90-nproc.conf(可能这个文件的名字会不一样)

/etc/security/limits.conf修改如下

* soft nofile 65536

* hard nofile 65536

xxx soft nproc 65535

xxx hard nproc 65535

其中 xxx表示启动hbase的用户,如使用hadoop启动hbase,则配置如下:

hadoop hard nproc 65535

hadoop soft nproc 65535

这里说明一下,noproc 是代表最大进程数,nofile 是代表最大文件打开数

然后,一般来说,修改ulimit的数值,只需要修改/etc/security/limits.conf即可,但是这个参数需要修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf。
至于为什么需要修改这里,可以看看这篇blog

在里面添加

hadoop hard nproc 65535

hadoop soft nproc 65535

就修改成功啦。

但这个修改并没有让我的问题得到解决。我从java.lang.OutOfMemoryError入手,怀疑是否是Hbase或者是DataNode的Jvm进程内存不足导致内存溢出。于是使用jmap -heap命令分别查看了各个节点的DataNode,确实发现了有一些DataNode的老年代占有率过高,于是修改hadoop配置文件HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh。在最后添加

export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx8192m -Xms256m -Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_DATANODE_OPTS"

这个配置的作用是将DataNode的最大内存加到8G,在各个节点修改配置文件,重启DataNode。

再次启动spark读取hbase,确实有一点点改善,但最终还是会报错。

这次我再去查看了hadoop的日志,发现了不一样的错误,java.io.IOException: Premature EOF from inputStream。

再去网上查,发现其原因是文件操作超租期,实际上就是data stream操作过程中文件被删掉了。通常是因为Mapred多个task操作同一个文件,一个task完成后删掉文件导致。这个错误跟dfs.datanode.max.transfer.threads参数到达上限有关。这个是datanode同时处理请求的任务上限,总默认值是 4096,该参数取值范围[1 to 8192]。

这不正是和unable to create new native thread有关吗,继续修改整个集群,在HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml中增加以下配置

<property> 
<name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name> 
<value>8192</value> 
</property>

再次启动spark任务,操作成功!!




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