MapReduce 计数器简介（转载自：http://www.tuicool.com/articles/qqyIBr）

1、计数器简介

在许多情况下，一个用户需要了解待分析的数据，尽管这并非所要执行的分析任务的核心内容。以统计数据集中无效记录数目的任务为例，如果发现无效记录的比例相当高，那么就需要认真思考为何存在如此多无效记录。是所采用的检测程序存在缺陷，还是数据集质量确实很低，包含大量无效记录？如果确定是数据集的质量问题，则可能需要扩大数据集的规模，以增大有效记录的比例，从而进行有意义的分析。
计数器是一种收集作业统计信息的有效手段，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map或reduce任务，更好的方法通常是尝试传输计数器值以监测某一特定事件是否发生。对于大型分布式作业而言，使用计数器更为方便。首先，获取计数器值比输出日志更方便，其次，根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。

2 、内置计数器

Hadoop为每个作业维护若干内置计数器, 以描述该作业的各项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量，并以此对 job 做适当的优化。

14/06/08 15:13:35 INFO mapreduce.Job: Counters: 46File System CountersFILE: Number of bytes read=159FILE: Number of bytes written=159447FILE: Number of read operations=0FILE: Number of large read operations=0FILE: Number of write operations=0HDFS: Number of bytes read=198HDFS: Number of bytes written=35HDFS: Number of read operations=6HDFS: Number of large read operations=0HDFS: Number of write operations=2Job Counters Launched map tasks=1Launched reduce tasks=1Rack-local map tasks=1Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=3896Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=9006Map-Reduce FrameworkMap input records=3Map output records=12Map output bytes=129Map output materialized bytes=159Input split bytes=117Combine input records=0Combine output records=0Reduce input groups=4Reduce shuffle bytes=159Reduce input records=12Reduce output records=4Spilled Records=24Shuffled Maps =1Failed Shuffles=0Merged Map outputs=1GC time elapsed (ms)=13CPU time spent (ms)=3830Physical memory (bytes) snapshot=537718784Virtual memory (bytes) snapshot=7365263360Total committed heap usage (bytes)=2022309888Shuffle ErrorsBAD_ID=0CONNECTION=0IO_ERROR=0WRONG_LENGTH=0WRONG_MAP=0WRONG_REDUCE=0File Input Format Counters Bytes Read=81File Output Format Counters Bytes Written=35

计数器由其关联任务维护，并定期传到tasktracker，再由tasktracker传给 jobtracker.因此，计数器能够被全局地聚集。详见第 hadoop 权威指南第170页的“进度和状态的更新”小节。与其他计数器（包括用户定义的计数器）不同，内置的作业计数器实际上由jobtracker维护，不必在整个网络中发送。
一个任务的计数器值每次都是完整传输的，而非自上次传输之后再继续数未完成的传输，以避免由于消息丢失而引发的错误。另外，如果一个任务在作业执行期间失败，则相关计数器值会减小。仅当一个作业执行成功之后，计数器的值才是完整可靠的。

3、用户定义的Java计数器

MapReduce允许用户编写程序来定义计数器，计数器的值可在mapper或reducer 中增加。多个计数器由一个Java枚举(enum)类型来定义，以便对计数器分组。一个作业可以定义的枚举类型数量不限，各个枚举类型所包含的字段数量也不限。枚举类型的名称即为组的名称，枚举类型的字段就是计数器名称。计数器是全局的。换言之，MapReduce框架将跨所有map和reduce聚集这些计数器，并在作业结束时产生一个最终结果。

Note1：需要说明的是，不同的 hadoop 版本定义的方式会有些许差异。

（1）在0.20.x版本中使用counter很简单,直接定义即可，如无此counter，hadoop会自动添加此counter.
Counter ct = context.getCounter("INPUT_WORDS", "count");
ct.increment(1);
（2）在0.19.x版本中,需要定义enum
enum MyCounter {INPUT_WORDS };
reporter.incrCounter(MyCounter.INPUT_WORDS, 1);
RunningJob job = JobClient.runJob(conf);
Counters c = job.getCounters();
long cnt = c.getCounter(MyCounter.INPUT_WORDS);

Notice2：使用计数器需要清楚的是它们都存储在jobTracker的内存里。 Mapper/Reducer 任务序列化它们，连同更新状态被发送。为了运行正常且jobTracker不会出问题，计数器的数量应该在10-100个，计数器不仅仅只用来聚合MapReduce job的统计值。新版本的hadoop限制了计数器的数量，以防给jobTracker带来损害。你最不想看到的事情就是由于定义上百个计数器而使jobTracker宕机。

下面咱们来看一个计数器的实例（以下代码请运行在 0.20.1 版本以上）：

3.1 测试数据：

hello world 2013 mapreduce
hello world 2013 mapreduce
hello world 2013 mapreduce

3.2 代码：

/*** Project Name:CDHJobs* File Name:MapredCounter.java* Package Name:tmp* Date:2014-6-8下午2:12:48* Copyright (c) 2014, decli#qq.com All Rights Reserved.**/package tmp;import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.CounterGroup;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counters;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class WordCountWithCounter {static enum WordsNature {STARTS_WITH_DIGIT, STARTS_WITH_LETTER, ALL}/*** The map class of WordCount.*/public static class TokenCounterMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());context.write(word, one);}}}/*** The reducer class of WordCount*/public static class TokenCounterReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException,InterruptedException {int sum = 0;String token = key.toString();if (StringUtils.isNumeric(token)) {context.getCounter(WordsNature.STARTS_WITH_DIGIT).increment(1);} else if (StringUtils.isAlpha(token)) {context.getCounter(WordsNature.STARTS_WITH_LETTER).increment(1);}context.getCounter(WordsNature.ALL).increment(1);for (IntWritable value : values) {sum += value.get();}context.write(key, new IntWritable(sum));}}/*** The main entry point.*/public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = new Job(conf, "WordCountWithCounter");job.setJarByClass(WordCountWithCounter.class);job.setMapperClass(TokenCounterMapper.class);job.setReducerClass(TokenCounterReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/tmp/dsap/rawdata/june/a.txt"));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/tmp/dsap/rawdata/june/a_result"));int exitCode = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;Counters counters = job.getCounters();Counter c1 = counters.findCounter(WordsNature.STARTS_WITH_DIGIT);System.out.println("-------------->>>>: " + c1.getDisplayName() + ": " + c1.getValue());// The below example shows how to get built-in counter groups that Hadoop provides basically.for (CounterGroup group : counters) {System.out.println("==========================================================");System.out.println("* Counter Group: " + group.getDisplayName() + " (" + group.getName() + ")");System.out.println("  number of counters in this group: " + group.size());for (Counter counter : group) {System.out.println("  ++++ " + counter.getDisplayName() + ": " + counter.getName() + ": "+ counter.getValue());}}System.exit(exitCode);}
}

3.3 结果与计数器详解

运行结果下面会一并给出。Counter有"组group"的概念，用于表示逻辑上相同范围的所有数值。MapReduce job提供的默认Counter分为7个组，下面逐一介绍。这里也拿上面的测试数据来做详细比对，我将会针对具体的计数器，挑选一些主要的简述一下。

... 前面省略 job 运行信息 xx 字 ...ALL=4STARTS_WITH_DIGIT=1STARTS_WITH_LETTER=3
-------------->>>>: STARTS_WITH_DIGIT: 1
==========================================================
#MapReduce job执行所依赖的数据来自于不同的文件系统，这个group表示job与文件系统交互的读写统计
* Counter Group: File System Counters (org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter)number of counters in this group: 10#job读取本地文件系统的文件字节数。假定我们当前map的输入数据都来自于HDFS，那么在map阶段，这个数据应该是0。但reduce在执行前，它 的输入数据是经过shuffle的merge后存储在reduce端本地磁盘中，所以这个数据就是所有reduce的总输入字节数。++++ FILE: Number of bytes read: FILE_BYTES_READ: 159#map的中间结果都会spill到本地磁盘中，在map执行完后，形成最终的spill文件。所以map端这里的数据就表示map task往本地磁盘中总共写了多少字节。与map端相对应的是，reduce端在shuffle时，会不断地拉取map端的中间结果，然后做merge并 不断spill到自己的本地磁盘中。最终形成一个单独文件，这个文件就是reduce的输入文件。 ++++ FILE: Number of bytes written: FILE_BYTES_WRITTEN: 159447++++ FILE: Number of read operations: FILE_READ_OPS: 0++++ FILE: Number of large read operations: FILE_LARGE_READ_OPS: 0++++ FILE: Number of write operations: FILE_WRITE_OPS: 0# 整个job执行过程中，只有map端运行时，才从HDFS读取数据，这些数据不限于源文件内容，还包括所有map的split元数据。所以这个值应该比FileInputFormatCounters.BYTES_READ 要略大些。 ++++ HDFS: Number of bytes read: HDFS_BYTES_READ: 198#Reduce的最终结果都会写入HDFS，就是一个job执行结果的总量。 ++++ HDFS: Number of bytes written: HDFS_BYTES_WRITTEN: 35++++ HDFS: Number of read operations: HDFS_READ_OPS: 6++++ HDFS: Number of large read operations: HDFS_LARGE_READ_OPS: 0++++ HDFS: Number of write operations: HDFS_WRITE_OPS: 2
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#这个group描述与job调度相关的统计
* Counter Group: Job Counters (org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter)number of counters in this group: 5#Job在被调度时，如果启动了一个data-local(源文件的幅本在执行map task的taskTracker本地) ++++ Data-local map tasks #当前job为某些map task的执行保留了slot，总共保留的时间是多少 ++++ FALLOW_SLOTS_MILLIS_MAPS/REDUCES#所有map task占用slot的总时间，包含执行时间和创建/销毁子JVM的时间++++ SLOTS_MILLIS_MAPS/REDUCES# 此job启动了多少个map task ++++ Launched map tasks: TOTAL_LAUNCHED_MAPS: 1# 此job启动了多少个reduce task ++++ Launched reduce tasks: TOTAL_LAUNCHED_REDUCES: 1++++ Rack-local map tasks: RACK_LOCAL_MAPS: 1++++ Total time spent by all maps in occupied slots (ms): SLOTS_MILLIS_MAPS: 3896++++ Total time spent by all reduces in occupied slots (ms): SLOTS_MILLIS_REDUCES: 9006
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#这个Counter group包含了相当多地job执行细节数据。这里需要有个概念认识是：一般情况下，record就表示一行数据，而相对地byte表示这行数据的大小是 多少，这里的group表示经过reduce merge后像这样的输入形式{"aaa", [5, 8, 2, …]}。
* Counter Group: Map-Reduce Framework (org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter)number of counters in this group: 20#所有map task从HDFS读取的文件总行数 ++++ Map input records: MAP_INPUT_RECORDS: 3#map task的直接输出record是多少，就是在map方法中调用context.write的次数，也就是未经过Combine时的原生输出条数 ++++ Map output records: MAP_OUTPUT_RECORDS: 12# Map的输出结果key/value都会被序列化到内存缓冲区中，所以这里的bytes指序列化后的最终字节之和 ++++ Map output bytes: MAP_OUTPUT_BYTES: 129++++ Map output materialized bytes: MAP_OUTPUT_MATERIALIZED_BYTES: 159# #与map task 的split相关的数据都会保存于HDFS中，而在保存时元数据也相应地存储着数据是以怎样的压缩方式放入的，它的具体类型是什么，这些额外的数据是 MapReduce框架加入的，与job无关，这里记录的大小就是表示额外信息的字节大小++++ Input split bytes: SPLIT_RAW_BYTES: 117#Combiner是为了减少尽量减少需要拉取和移动的数据，所以combine输入条数与map的输出条数是一致的。++++ Combine input records: COMBINE_INPUT_RECORDS: 0# 经过Combiner后，相同key的数据经过压缩，在map端自己解决了很多重复数据，表示最终在map端中间文件中的所有条目数 ++++ Combine output records: COMBINE_OUTPUT_RECORDS: 0#Reduce总共读取了多少个这样的groups ++++ Reduce input groups: REDUCE_INPUT_GROUPS: 4#Reduce端的copy线程总共从map端抓取了多少的中间数据，表示各个map task最终的中间文件总和 ++++ Reduce shuffle bytes: REDUCE_SHUFFLE_BYTES: 159#如果有Combiner的话，那么这里的数值就等于map端Combiner运算后的最后条数，如果没有，那么就应该等于map的输出条数 ++++ Reduce input records: REDUCE_INPUT_RECORDS: 12#所有reduce执行后输出的总条目数 ++++ Reduce output records: REDUCE_OUTPUT_RECORDS: 4#spill过程在map和reduce端都会发生，这里统计在总共从内存往磁盘中spill了多少条数据 ++++ Spilled Records: SPILLED_RECORDS: 24#每个reduce几乎都得从所有map端拉取数据，每个copy线程拉取成功一个map的数据，那么增1，所以它的总数基本等于 reduce number * map number ++++ Shuffled Maps : SHUFFLED_MAPS: 1# copy线程在抓取map端中间数据时，如果因为网络连接异常或是IO异常，所引起的shuffle错误次数 ++++ Failed Shuffles: FAILED_SHUFFLE: 0#记录着shuffle过程中总共经历了多少次merge动作 ++++ Merged Map outputs: MERGED_MAP_OUTPUTS: 1#通过JMX获取到执行map与reduce的子JVM总共的GC时间消耗 ++++ GC time elapsed (ms): GC_TIME_MILLIS: 13++++ CPU time spent (ms): CPU_MILLISECONDS: 3830++++ Physical memory (bytes) snapshot: PHYSICAL_MEMORY_BYTES: 537718784++++ Virtual memory (bytes) snapshot: VIRTUAL_MEMORY_BYTES: 7365263360++++ Total committed heap usage (bytes): COMMITTED_HEAP_BYTES: 2022309888
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#这组内描述Shuffle过程中的各种错误情况发生次数，基本定位于Shuffle阶段copy线程抓取map端中间数据时的各种错误。
* Counter Group: Shuffle Errors (Shuffle Errors)number of counters in this group: 6#每个map都有一个ID，如attempt_201109020150_0254_m_000000_0，如果reduce的copy线程抓取过来的元数据中这个ID不是标准格式，那么此Counter增加 ++++ BAD_ID: BAD_ID: 0#表示copy线程建立到map端的连接有误 ++++ CONNECTION: CONNECTION: 0#Reduce的copy线程如果在抓取map端数据时出现IOException，那么这个值相应增加 ++++ IO_ERROR: IO_ERROR: 0#map端的那个中间结果是有压缩好的有格式数据，所有它有两个length信息：源数据大小与压缩后数据大小。如果这两个length信息传输的有误(负值)，那么此Counter增加++++ WRONG_LENGTH: WRONG_LENGTH: 0#每个copy线程当然是有目的:为某个reduce抓取某些map的中间结果，如果当前抓取的map数据不是copy线程之前定义好的map，那么就表示把数据拉错了++++ WRONG_MAP: WRONG_MAP: 0#与上面描述一致，如果抓取的数据表示它不是为此reduce而准备的，那还是拉错数据了。 ++++ WRONG_REDUCE: WRONG_REDUCE: 0
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#这个group表示map task读取文件内容(总输入数据)的统计
* Counter Group: File Input Format Counters (org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatCounter)number of counters in this group: 1
# Map task的所有输入数据(字节)，等于各个map task的map方法传入的所有value值字节之和。 ++++ Bytes Read: BYTES_READ: 81
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##这个group表示reduce task输出文件内容(总输出数据)的统计
* Counter Group: File Output Format Counters (org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormatCounter)number of counters in this group: 1++++ Bytes Written: BYTES_WRITTEN: 35
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# 自定义计数器的统计
* Counter Group: tmp.WordCountWithCounter$WordsNature (tmp.WordCountWithCounter$WordsNature)number of counters in this group: 3++++ ALL: ALL: 4++++ STARTS_WITH_DIGIT: STARTS_WITH_DIGIT: 1++++ STARTS_WITH_LETTER: STARTS_WITH_LETTER: 3

4、最后的问题：

如果想要在 MapReduce 中实现一个类似计数器的“全局变量”，可以在 map、reduce 中以任意数据类型、任意修改变量值，并在 main 函数中回调获取该怎么办呢？

5、 Refer:

（1）An Example of Hadoop MapReduce Counter

http://diveintodata.org/2011/03/15/an-example-of-hadoop-mapreduce-counter/

（2）Hadoop Tutorial Series, Issue #3: Counters In Action

http://www.philippeadjiman.com/blog/2010/01/07/hadoop-tutorial-series-issue-3-counters-in-action/

（3）Controlling Hadoop MapReduce Job recursion

http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/04/controlling-hadoop-job-recursion.html

（4）MapReduce Design Patterns（chapter 2 （part 3））（四）

http://blog.csdn.net/cuirong1986/article/details/8456923

（5）[hadoop源码阅读][5]-counter的使用和默认counter的含义

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/06/15/2551030.html