一. 计数器概述

在执行MapReduce程序时，控制台的输出中一般会包含如下内容。

这些输出就是MapReduce的全局计数器的输出信息。计数器是用来记录job的执行进度和状态的，它的作用可以理解为日志，方便用户了解任务的执行状况，辅助用户诊断故障。

常见内置计数器

• File System Counters：跟踪作业读写的文件系统操作，如HDFS读写字节数。
  

• Job Counters：作业相关的统计，如作业的提交数量、耗费的时间。
  

• MapReduce Task Counters：Map和Reduce任务的统计，如map/reduce任务的输入输出记录数。
  

• File Input | Output Format Counters：跟踪FilelnputFormat读取的字节数或FileOutputFormat输出的字节数。
  

二. MapReduce自定义计数器

尽管hadoop内置了很多常见的计数器，但是针对一些特定场景，MapReduce也提供了自定义计数器。

自定义计数器的使用分为以下两部：

1. 首先通过context.getCounter方法获取一个全局计数器，创建的时候需要指定计数器所属的组名和计数器的名字。
   

2. 在程序中需要使用计数器的地方，调用 counter 提供的方法即可
   

需求
在wordcount的案例中使用计数器输出文件的行数。

代码实现

package mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counter;
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;

import java.io.IOException;

public class WordCountMRCounter {

    static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			// 从程序上下文对象获取一个全局计数器，并指定计数器组和计数器名字
            Counter counter = context.getCounter("own_counter", "line Counter");
            
            String[] words = value.toString().split(" ");
            for (String word: words) {
                context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
            }
            // 处理完1行，计数器加1
            counter.increment(1);
        }

    }

    static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }

    }

    public static void main(String[] args) throws  Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCountMRCounter.class);
        job.setJobName("WordCount");

        // 设置输入,输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));


        // 设置Mapper
        job.setMapperClass(WordCountMRCounter.WordCountMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置Reducer
        job.setReducerClass(WordCountMRCounter.WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setNumReduceTasks(1);

        boolean waitFor = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(waitFor ? 0 : 1);
    }
}

运行结果

# 查看输入文件，恰好也是3行
[root@hadoop1 ~]# hdfs dfs -text /test/a.txt
hello world
name hello
world