spark java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread

最新推荐文章于 2022-12-23 11:11:29 发布
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分类专栏： spark及问题解决 文章标签： spark native OutOfMemor
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_14950717/article/details/73603735
本文介绍了一种特定的Java OutOfMemory错误：unable to create new native thread，并指出该问题实质上是由于Linux系统无法创建更多进程而非内存不足。文章提供了具体的解决方案，包括修改Linux的最大进程数配置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如果出现如下错误:
java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
at java.lang.Thread.start0(Native Method)
at java.lang.Thread.start(Thread.java:640)

上面这段错误提示的本质是Linux操作系统无法创建更多进程，导致出错，并不是系统的内存不足。因此要解决这个问题需要修改Linux允许创建更多的进程，就需要修改Linux最大进程数。
最终修改方案：
cat /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

idea中Exception in thread “main“ java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.Native
qq_56572867的博客
04-02 934
这个困扰了我三天的问题，之前已经不想解决了，直到再一次遇到，决定彻底干它，之前也在网上搜了一些解决它的办法，什么改变环境还有加入NativeIO，都没有用，不过最后还是使用了NativeIO的方法解决了，之前一直没有用的原因是，没有把文件放对位置 正确的位置应该是放在java包下，和项目包并行，而且必须是这个包名org.apache.hadoop.io.nativeio和NativeIO这个类名，不然不能覆盖原来的这个类 下面附上NativeIO的源码，有的包可能要自己引一下，细节上应该不用说了
Java中的OutOfMemoryError（OOM）
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记录学习的过程
05-13 1430
OutOfMemoryError（OOM）是Java虚拟机（JVM）在无法分配足够内存时抛出的严重错误，通常导致应用程序崩溃。OOM与系统级内存不足不同，主要影响单个JVM进程，可通过JVM参数调整。常见的OOM类型包括Java堆OOM、元空间OOM、直接内存OOM等，每种类型对应不同的内存区域和触发条件。OOM的根本原因可能包括内存泄漏、内存溢出、JVM配置不当或外部因素。诊断OOM时，可以使用命令行工具（如jps、jstat、jmap）或图形化工具（如JConsole、VisualVM）进行分析，并通过
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报错java.lang.OutOfMemory, unable to create new native threadCaused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native threadat java.lang.Thread.start0(Native Method)at java.lang.Thread.start(T...
spark大批量读取Hbase时出现java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
weixin_34367845的博客
10-11 864
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chenjieit619的博客
11-06 2340
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spark OutOfMemoryError: unable to create new native thread
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Java applications are multi-threaded by nature. What this means is that the programs written in Java can do several things (seemingly) at once. For example – even on machines with just one processor –
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### 解决 Spark 运行时遇到 Java 堆内存不足的问题 #### 修改 JVM 参数增加 Heap Size 对于 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space` 错误，在 Spark 应用程序中通常是由于分配给应用程序的堆空间不足以处理数据集而导致[^1]。为了缓解这一问题，可以调整 Spark 的 JVM 启动参数来增大可用的堆内存。 具体来说，通过设置环境变量或命令行选项的方式指定更大的初始和最大堆大小： - 使用 `-Xms<size>` 设置 JVM 初始堆大小； - 使用 `-Xmx<size>` 设定 JVM 最大堆大小； 例如，在启动 Spark 程序之前，可以在提交作业时通过 `spark-submit` 添加这些参数: ```bash ./bin/spark-submit \ --driver-java-options "-Xms2g -Xmx8g" \ --executor-memory "6G" \ your-application.jar ``` 上述例子中，驱动器进程被赋予了最小 2GB 和最大 8GB 的堆空间，而执行器节点则获得了 6GB 的堆空间[^4]。 另外，如果是在集群环境中部署，则可能还需要考虑其他因素如总物理内存、并发任务数等对整体资源的影响，并据此合理规划每个组件所需的内存量[^3]。 除了简单地扩大堆尺寸外，优化代码逻辑减少不必要的对象创建同样重要，这有助于从根本上解决问题并提高性能效率[^2]。
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