Hadoop 故障：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

一个作业运行时，在maptask阶段出现了如下错误：

FATAL org.apache.hadoop.mapred.Child: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        at org.apache.hadoop.io.Text.setCapacity(Text.java:240)
        at org.apache.hadoop.io.Text.append(Text.java:216)
        at org.apache.hadoop.util.LineReader.readLine(LineReader.java:159)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader.nextKeyValue(LineRecordReader.java:97)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewTrackingRecordReader.nextKeyValue(MapTask.java:532)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.MapContext.nextKeyValue(MapContext.java:67)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:143)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
        at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:416)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1121)
        at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)

根据错误信息初步判断是JVM堆内存不够用导致，有可能是单条数据过大，或JVM内存过小导致，首先验证了该错误并非数据导致，方法是把导致问题的那行数据导出来，单独运行了MR是没有问题的，检查了MR没有死循环分配内存的问题，那基本可以断定确实是JVM的内存太小了，JVM的默认内存分配有两种可能 1)、系统JVM默认分配，大小为物理内存的1/4 2)、在任务脚本执行时指定
map的执行脚本会被hadoop封装在taskjvm.sh中，文本文件可以直接查看

exec setsid '/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64/jre/bin/java' '-Djava.library.path=/opt/hadoop104/libexec/../lib    /native/Linux-amd64-64:/data/tmp/mapred/local/taskTracker/hc/jobcache/job_201310281456_0718/attempt_201310281456_0718_m_0000    00_0/work' '-Xmx200m' '-Djava.net.preferIPv4Stack=true' .....

分配了200m，由于集群中没有修改mapred.child.java.opts这个参数，在1.0.4版本中该值为 -Xmx200m，io.sort.mb默认为100m，那么只剩100m供任务使用了，程序中的对象实例会用一部分，运行时临时分配的buffer会用一部分，例如LineRecordReader分配的读入缓冲区。这里只要修改mapred.child.java.opts这个参数就可以了
mapred-site.xml 添加：

     
              mapred.child.java.opts
              -Xmx1024m
     

这种办法并不通用，因为很多情况下内存过载是由于代码造成的，那种情况下就要具体分析了。
对于JVM内存的查看可以使用jconsole，这是个图形界面，能够远程连接JVM进程，分析JVM性能时可以使用这个工具
1、启动JVM时添加如下参数

java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.2.38 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false test

2、在客户端连接上面端口