Hadoop中自定义计数器

 

一、环境

1、hadoop 0.20.2

2、操作系统Linux

二、背景

1、最近写MR的代码，总在想统计一些错误的数据出现的次数，发现如果都写在reduce的输出里太难看了，所以想找办法专门输出一些统计数字。

2、翻看《hadoop权威指南》第8章第1节的时候发现能够自定义计数器，但都是基于0.19版本写的，好多函数都不对，改动相对较大。

3、基于上面2个理由，写个文档，记录一下。

三、实现

1、前提：写入一个文件，规范的是3个字段，“/t”划分，有2条异常，一条是2个字段，一条是4个字段，内容如下：

jim    1       28 kate     0       26 tom    1 kaka     1       22 lily     0       29      22

2、统计处不规范的数据。我没有写reduce，因为不需要输出，代码如下，先看代码

[java] view plaincopy
import java.io.IOException;  
  
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
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.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;  
  
public class MyCounter {  
  
    public static class MyCounterMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {  
          
        public static Counter ct = null;  
  
        protected void map(LongWritable key, Text value,  
                org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)  
                throws java.io.IOException, InterruptedException {  
            String arr_value[] = value.toString().split("/t");  
            if (arr_value.length > 3) {  
                ct = context.getCounter("ErrorCounter", "toolong");  
                ct.increment(1);  
            } else if (arr_value.length < 3) {  
                ct = context.getCounter("ErrorCounter", "tooshort");  
                ct.increment(1);  
            }  
        }  
    }  
  
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {  
        Configuration conf = new Configuration();  
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();  
        if (otherArgs.length != 2) {  
            System.err.println("Usage: MyCounter <in> <out>");  
            System.exit(2);  
        }  
  
        Job job = new Job(conf, "MyCounter");  
        job.setJarByClass(MyCounter.class);  
  
        job.setMapperClass(MyCounterMap.class);  
  
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));  
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
    }  
}  

3、启动命令如下：

hadoop jar /jz/jar/Hadoop_Test.jar jz.MyCounter /jz/* /jz/06

对于小于3个字段的采用tooshort统计，大于3个字段的采用toolong统计

 

4、结果如下（红色部分）：

[java] view plaincopy
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201008032120_0019  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient: Counters: 18  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:   Job Counters   
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Rack-local map tasks=1  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=6  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:   ErrorCounter  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     tooshort=1  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     toolong=1  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=6  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=47  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=234  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Map input records=5  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=36  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Map output records=0  
10/08/04 17:29:15 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=0  

四、总结

1、其实hadoop权威指南写的很清楚了，但是由于版本不一样，所以很多方法也不同，总一下，主要有以下不同：

不再需要枚举的类型、计数器名不在需要写properties文件，调用的方法在context中都封装了。

2、hadoop权威指南中写了统计百分比值，代码改改就能实现，就是一个总数除以错误数然