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MapReduce计数器原理

2018-10-18 11:18:36           
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计数器输出

运行完毕作业之后的计数器输出

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内置计数器
hadoop为每个作业提供了若干内置计数器,用以描述各项指标。

文件系统计数器
所属类:org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter

BYTES_READ:文件系统读取的字节数

BYTES_WRITTEN:文件系统写的字节数

FileInputFormat任务计数器
所属类:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatCounter

BYTES_READ:map任务通过FileInputFormat读取的字节数

FileOutputFormat任务计数器
BYTES_WRITTEN:由map任务或者reduce任务通过FileOutputFormat写的字节数

作业计数器
所属类:org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter

TOTAL_LAUNCHED_MAPS:启动的map任务数(推测执行启动的任务,以下也是)

TOTAL_LAUNCHED_REDUCES:启动的reduce任务数

TOTAL_LAUNCHED_UBERTASKS:启动的uber任务数

NUM_UBER_SUBMAPS:uber任务中的map任务数

NUM_UBER_SUBREDUCES:uber中reduce任务数

NUM_FAILED_MAPS:失败的map数

NUM_FAILED_REDUCES:失败的reduce数

NUM_FAILED_UBERTASKS:失败的uber任务数

DATA_LOCAL_MAPS:数据本地化的map数,即与输入数据在同一节点的map数

RACK_LOCAL_MAPS:与输入数据在同一机架上的map数,但不在同一节点

OTHER_LOCAL_MAPS:与输入数据不在同一机架上的map数

SLOTS_MILLIS_MAPS:map任务运行的总时间

SLOTS_MILLIS_REDUCES:reduce任务运行的总时间

MapReduce任务计数器
MAP_INPUT_REDORDS:map输入的记录数

MAP_SKIPPED_RECORDS:map跳过的记录数

MAP_INPUT_BYTES:map输入的字节数

SPLIT_RAW_BYTES:分片的原始字节数

MAP_OUTPUT_RECORDS:map输出的记录数

MAP_OUTPUT_BYTES:map输出的字节数

MAP_OUTPUT_MATERIALIZED_BYTES:map输出后写到磁盘上的字节数

COMBINER_INPUT_RECORDS:作业中combiner已经处理输入的记录数

COMBINER_OUPUT_REDORDS:作业中combiner已产生输出的记录数

REDUCE_INPUT_GROUPS:reduce输入的组,即每当reduce()被调用

REDUCE_INPUT_RECORDS:作业中reduce已经处理的输入记录个数

REDUCE_OUTPUT_RECORDS:reduce输出的记录数

REDUCE_SKIPPED_RECORDS:reduce跳过的组数

REDUCE_SHUFFLER_BYTES:shuffle中将map输出数据复制到reduce中的字节数

SPILLED_RECORDS:作业中map和reduce任务溢出到磁盘的记录数

CPU_MILLISECONDS:总计的cpu时间

PHYSICAL_MEMORY_BYTES:一个任务所用的物理内存字节数

VIRTUAL_MEMORY_BYTES:一个任务所使用的虚拟内存字节数

COMMITTED_HEAP_BYTES:JVM中总有效内存量

GC_TIME_MILLIS:GC运行时间毫秒数

SHUFFLED_MAPS:由shuffle传输的map数

FAILED_SHUFFLE:失败的shuffle数

MERGED_MAP_OUTPUTS:被合并的map输出数

自定义计数器
自定义计数器,计数器的值可以在mapper或reducer中增加,计数器由一个Java枚举(enum)类型定义
?

	enum Temperature{
		MISSING,
		TOTAL
	}

在map或者reduce中使用计数器

context.getCounter(Temperature.TOTAL).increment(1);

获取计数器

		Counters counters = job.getCounters();
		long total = counters.findCounter(MaxTemperature.Temperature.TOTAL).getValue();//获取自定义计数器
		long mpas = counters.findCounter(TaskCounter.MAP_INPUT_RECORDS).getValue();	//获取内置计数器

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