我有一个4节点的Spark独立集群，上面运行了一个火花流作业。

当我提交每个执行器有7个内核的作业时，一切都运行顺利：

spark-submit --class com.test.StreamingJob --supervise --master spark://{SPARK_MASTER_IP}:7077 --executor-memory 30G --executor-cores 7 --total-executor-cores 28 /path/to/jar/spark-job.jar

当我增加到每个执行器24个内核时，没有一个批次得到处理，我看到java. lang.OutOfMemoryError：无法在执行器日志中创建新的本机线程。然后执行器一直失败：

spark-submit --class com.test.StreamingJob --supervise --master spark://{SPARK_MASTER_IP}:7077 --executor-memory 30G --executor-cores 24 --total-executor-cores 96 /path/to/jar/spark-job.jar

错误：

17/01/12 16:01:00 ERROR SparkUncaughtExceptionHandler: Uncaught exception in thread Thread[Shutdown-checker,5,main]
java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
        at java.lang.Thread.start0(Native Method)
        at java.lang.Thread.start(Thread.java:714)
        at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor.shutdownGracefully(SingleThreadEventExecutor.java:534)
        at io.netty.util.concurrent.MultithreadEventExecutorGroup.shutdownGracefully(MultithreadEventExecutorGroup.java:146)
        at io.netty.util.concurrent.AbstractEventExecutorGroup.shutdownGracefully(AbstractEventExecutorGroup.java:69)
        at com.datastax.driver.core.NettyOptions.onClusterClose(NettyOptions.java:190)
        at com.datastax.driver.core.Connection$Factory.shutdown(Connection.java:844)
        at com.datastax.driver.core.Cluster$Manager$ClusterCloseFuture$1.run(Cluster.java:2488)

我发现了这个问题，并试图大幅提高极限，但没有效果。

每个盒子有32个内核和61.8 GB内存。流式作业以java编写，并在Spark 2.0.0上运行，使用spack-cassandra-connect tor-java_2.10 1.5.0-M2连接到Cassandra 3.7.0。

数据是每秒不到100个事件的非常小的涓涓细流，每个事件都不到200B。