Hadoop HPROF 的使用

我们编写的MapReduce程序不一定都是高效的，我们需要确定MapReduce的瓶颈在什么地方。Hadoop框架提供对HPROF的支持，HPROF能够跟踪CPU、堆的使用以及线程的生命周期，对于确定程序的瓶颈能够提供很大的帮助。

为了使用HPROF我们需要在JobConf中进行一些设置，具体操作如下：

JobConf jobConf = new JobConf(conf);

    jobConf.setProfileEnabled(true);//开启HPROF

jobConf.setProfileParams("-agentlib:hprof=depth=8,cpu=sampl     es,heap=sites,force=n,"+ "thread=y,verbose=n,file=%s");

    //这里面8指堆栈调用深度，可以由用户指定

jobConf.setProfileTaskRange(true, "0-5");

    //需要profile的Map Task的ID

jobConf.setProfileTaskRange(false, "0-5");

//需要profile的Reduce Task的ID

通过上面的设置，就可以开启HPROF。MapReduce Job完成后可以在提交作业的目录下看到多个Profile文件。打开每一个profile文件，在文件的最底部我们可以看到最重要的两个统计，一个是对象所占用的内存，一个是堆栈调用所消耗的时间。

内存对象统计以及产生该对象的堆栈调用（由大到小排序）

                                  堆栈调用所消耗时间的排序（由大到小排序）

下面是排名第一的303703的堆栈调用，基本可以看出函数调用的顺序，如下图所示：