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之前因为java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread设置了Xss参数，见
nodeManager仍然出现该异常，同时map-reduce的任务中也出现该异常
二、一些现象
跑了一个map-reduce任务，这个任务处理的都是小文件，最后生成了2万多个map任务。这个job中许多任务出现java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread，观察了这个job的一些任务，发现这个任务的thread stack持续增长，最后有7000多个thread，最后导致java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread，因为每个map任务分配的内存为800m，ThreadStackSize是默认值1024k，最后导致内存耗尽。任务的线程栈中持续一下输出：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | "Thread-3689" daemon prio=10 tid=0x00007fb6bf364000 nid=0x2331 in Object.wait() [0x00007fb5b9b94000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:638) - locked <0x00000000f89800d0> (a java.util.LinkedList) "Thread-3688" daemon prio=10 tid=0x00007fb6bf362000 nid=0x10a9 in Object.wait() [0x00007fb5b9c95000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:638) - locked <0x00000000f89701c0> (a java.util.LinkedList) "Thread-3687" daemon prio=10 tid=0x00007fb6bf35a800 nid=0xf23 in Object.wait() [0x00007fb5b9d96000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:638) - locked <0x00000000f89681c0> (a java.util.LinkedList) "Thread-3686" daemon prio=10 tid=0x00007fb6bf358800 nid=0xde9 in Object.wait() [0x00007fb5b9e97000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSOutputStream.java:638) |
三、猜测
1、nodemanager的异常可能与这个有关，当该map-reduce所有任务调度到一台机器（大概40个container），每个container中任务都生成7000个thread(生成很多小文件？)。导致耗尽max user processes（262144）。但nodemanger需要new thread的时候，出现java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。（ps 昨天这个任务确实在定时跑）
2、可能是hadoop/yarn某些地方的内存溢出问题。参见一个类似的问题。
四、后记
hadoop处理大量小文件，要使用org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat，并设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize = 5147483648