Hadoop初学指南(7)--MapReduce自定义计数器

本文主要介绍了MapReduce中的自定义计数器的相关内容。

在上次的单词统计例子中，我们可以看到MapReduce在执行过程中会有很多的控制台输出信息，其中有一个很关键的内容：计数器。如下图：

可以看到最上方的关键字：Counters，这就表示计数器。

在这里，只有一个制表符缩进的表示计数器组，有两个制表符缩进的表示计数器组下的计数器。如File Output Format Counters就表示文件输出的计数器组，里面的Bytes Written表示输出的字符数，在输出的文本中，hello,you,me加起来是10个字符，2,1,1加起来是3个字符，中间在加上3个制表符，前两行中有2个换行符，最后一行有一个结束符，总共19个，跟计数器的19相等。

同时在第4组中，我们可以看到Reduce input records是4，Map output records也是4，说明了Map的输出就是Reduce的输入。

那么这些都是系统的计数器，如何自定义计数器呢？

例如，这里我们要记录一下hello出现的次数，只需要在自己的Mapper中加上计数器的相关内容即可，代码如下：

static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
    protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws java.io.IOException ,InterruptedException {
        Counter helloCounter = context.getCounter("Sensitive Words", "hello");
        String line = v1.toString();
        if(line.contains("hello")){
            helloCounter.increment(1L);
        }
        final String[] splited = line.split(" ");
        for (String word : splited) {
            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
        }
        };
    }

对比原来的mapper，我们发现，只需要通过context获取计数器，然后根据需要记录相关内容即可。

以下是执行过程中控制台输出的内容：

我们可以看到计数器增加到了20个，同时多了自定义计数器组Sensitive Words和组里的计数器hello，输入文件中有两个hello，因此这里hello计数器显示为2。(eclipse显示有限，最后一行没有显示出来，因此截图不全)

Hadoop初学指南(7)--MapReduce自定义计数器