MapReduce计数器是什么？

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。我们可以在程序的某个位置插入计数器，记录数据或者进度的变化情况。

MapReduce计数器能做什么？

MapReduce 计数器（Counter）为我们提供一个窗口，用于观察 MapReduce Job 运行期的各种细节数据。对MapReduce性能调优很有帮助，MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值表现出来的。

MapReduce 都有哪些内置计数器？

MapReduce 自带了许多默认Counter，现在我们来分析这些Counter 的含义，方便大家观察 Job 结果，如输入的字节数、输出的字节数、Map端输入/输出的字节数和条数、Reduce端的输入/输出的字节数和条数等。下面我们只需了解这些内置计数器，知道计数器组名称（groupName）和计数器名称（counterName），以后使用计数器会查找groupName和counterName即可。

任务计数器
在任务执行过程中，任务计数器采集任务的相关信息，每个作业的所有任务的结果会被聚集起来。例如，MAP_INPUT_RECORDS 计数器统计每个map任务输入记录的总数，并在一个作业的所有map任务上进行聚集，使得最终数字是整个作业的所有输入记录的总数。任务计数器由其关联任务维护，并定期发送给TaskTracker，再由TaskTracker发送给 JobTracker。因此，计数器能够被全局地聚集。下面我们分别了解各种任务计数器。

• MapReduce 任务计数器
  • MapReduce 任务计数器的groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter，它包含的计数器如下表所示：
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
• 文件系统计数器**
• 文件系统计数器的 groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter，它包含的计数器如下表所示：
  
  
• FileInputFormat （输入文件任务）计数器
  • FileInputFormat 计数器的 groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatCounter，它包含的计数器如下表所示，计数器名称列的括号（）内容即为counterName：
    
• FileOutputFormat（输出文件任务） 计数器
  • FileOutputFormat 计数器的 groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileOutputFormatCounter，它包含的计数器如下表所示：
    
    作业计数器
• 作业计数器由 JobTracker（或者 YARN）维护，因此无需在网络间传输数据，这一点与包括 “用户定义的计数器” 在内的其它计数器不同。这些计数器都是作业级别的统计量，其值不会随着任务运行而改变。
  • 作业计数器计数器的 groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter，它包含的计数器如下表所示：
    
    
    
    

计数器的该如何使用？ 下面我们来介绍如何使用计数器。

• 定义计数器
  • 枚举声明计数器

// 自定义枚举变量Enum 
Counter counter = context.getCounter(Enum enum)

• 自定义计数器

// 自己命名groupName和counterName 
Counter counter = context.getCounter(String groupName,String counterName)

• 为计数器赋值
  • 初始化计数器

counter.setValue(long value);// 设置初始值

- 计数器自增

counter.increment(long