kafka启动报错Map failed

kafka启动报错

[2017-06-26 09:36:07,710] INFO Recovering unflushed segment 0 in log __consumer_offsets-7. (kafka.log.Log)
[2017-06-26 09:36:07,710] INFO Completed load of log __consumer_offsets-7 with 1 log segments and log end offset 0 in 0 ms (kafka.log.Log)
[2017-06-26 09:36:07,819] ERROR There was an error in one of the threads during logs loading: java.io.IOException: Map failed (kafka.log.LogManager)
[2017-06-26 09:36:07,819] FATAL [Kafka Server 0], Fatal error during KafkaServer startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServer)
java.io.IOException: Map failed
    at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map(FileChannelImpl.java:940)
    at kafka.log.AbstractIndex.<init>(AbstractIndex.scala:61)
    at kafka.log.TimeIndex.<init>(TimeIndex.scala:52)
    at kafka.log.LogSegment.<init>(LogSegment.scala:73)
    at kafka.log.Log$$anonfun$loadSegments$4.apply(Log.scala:210)
    at kafka.log.Log$$anonfun$loadSegments$4.apply(Log.scala:188)
    at scala.collection.TraversableLike$WithFilter$$anonfun$foreach$1.apply(TraversableLike.scala:772)
    at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:108)
    at scala.collection.TraversableLike$WithFilter.foreach(TraversableLike.scala:771)
    at kafka.log.Log.loadSegments(Log.scala:188)
    at kafka.log.Log.<init>(Log.scala:116)
    at kafka.log.LogManager$$anonfun$loadLogs$2$$anonfun$3$$anonfun$apply$10$$anonfun$apply$1.apply$mcV$sp(LogManager.scala:157)
    at kafka.utils.CoreUtils$$anon$1.run(CoreUtils.scala:57)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Map failed
    at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map0(Native Method)
    at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map(FileChannelImpl.java:937)
    ... 18 more

解决方案:Upgrading the JVM to 64 bit resolved the issue

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,839评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,543评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,116评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,371评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,384评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,111评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,416评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,053评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,558评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,007评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,117评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,756评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,324评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,315评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,539评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,578评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,877评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,600评论 18 139
  • PLEASE READ THE FOLLOWING APPLE DEVELOPER PROGRAM LICENSE...
    念念不忘的阅读 13,433评论 5 6
  • **2014真题Directions:Read the following text. Choose the be...
    又是夜半惊坐起阅读 9,399评论 0 23
  • 夏风吹过,栀子花开 喧闹的街,离别的味 曾经以为毕业遥遥无期,却在转眼间就要各奔东西 而今你信或者不信 毕业已如期...
    Meya悦阅读 153评论 0 0
  • 在静默的数十秒时间内。 她一直在尝试着去理解为什么在这个寒冷的季节里,会有这样一个腿上有温存的人在她家门口拉屎。 ...
    陆宇阅读 240评论 0 2