【原创】MapReduce计数器

MapReduce框架内置了一些计数器的支持，当然，我们也可以设置自己的计数器用来满足一些特殊的要求。

其实计数器可以用来完成很多事，关键要看你如何用，例如你想知道map输入数据的指定记录特定的信息有多少可以设置计数，还有，在MR执行过程中，一些特定事件的发生次数也可以记录。使用计数器的莫大好处在于整个计数的过程只需要再map阶段就可以完成，而且也可以不做任何输出，可以快速的得到自己想要的一些计数结果。但并不是计数器可以设置为无限多，因为计数器过多会影响JT的效率，甚至可能被自定义的分析程序拖垮。

• 计数器原理

计数器的信息是存储再JobTracker中的内存中的，TaskTracker执行任务时会对设定的信息进行计数，按照既定的条件对计数器进行累加，并聚合汇报给JT。JT在工作完成的时候做整体聚合。

• 程序实例

首先需要定义个枚举类：

package zebra.shlgao.counters;

public enum MyCounter {
    CounterA,CounterB
}

然后在MR程序中分别计数不同Counter的数量：

package zebra.shlgao.counters;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class TestCounter {
    public static class CounterMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{        
        @Override
        protected void map(Object key, Text value,Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // TODO Auto-generated method stub
            String txt = value.toString();
            if (txt.contains("java")){
                context.getCounter(MyCounter.CounterA).increment(1);
            }else{
                context.getCounter(MyCounter.CounterB).increment(2);
            }
//            context.write(new Text(key), value);
        }
        
    }
    public static void main(String args[]) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf, "testCounter");
        job.setJarByClass(TestCounter.class);
        job.setMapperClass(CounterMapper.class);
//        job.setNumReduceTasks(0);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:19000/testdir/file22m"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:19000/testdir/file22mResult"));
        int finish = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1 ;
        FileSystem fs  =  FileSystem.get(URI.create("hdfs://localhost:19000/testdir/file22mResult"),conf);
        fs.delete(new Path("hdfs://localhost:19000/testdir/file22mResult"),true);//删除空的输出路径
        System.exit(finish);
    }
}

由于这里是快速计数，所以可以不必做任何输出，但是在配置Job的时候必须定义输出路径，所以可以在最后将空的输出路径删除。