Hadoop学习之路（十五）MapReduce的多Job串联和全局计数器
MapReduce 多 Job 串联
需求
一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理，多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现
实例
以下有两个 MapReduce 任务，分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR，其中有依赖关系：SumMR 的输出是 SortMR 的输入，所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后
Configuration conf1 = new Configuration(); Configuration conf2 = new Configuration(); Job job1 = Job.getInstance(conf1); Job job2 = Job.getInstance(conf2); job1.setJarByClass(MRScore3.class); job1.setMapperClass(MRMapper3_1.class); //job.setReducerClass(ScoreReducer3.class); job1.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class); job1.setMapOutputValueClass(StudentBean.class); job1.setOutputKeyClass(IntWritable.class); job1.setOutputValueClass(StudentBean.class); job1.setPartitionerClass(CoursePartitioner2.class); job1.setNumReduceTasks(4); Path inputPath = new Path("D:\\MR\\hw\\work3\\input"); Path outputPath = new Path("D:\\MR\\hw\\work3\\output_hw3_1"); FileInputFormat.setInputPaths(job1, inputPath); FileOutputFormat.setOutputPath(job1, outputPath); job2.setMapperClass(MRMapper3_2.class); job2.setReducerClass(MRReducer3_2.class); job2.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class); job2.setMapOutputValueClass(StudentBean.class); job2.setOutputKeyClass(StudentBean.class); job2.setOutputValueClass(NullWritable.class); Path inputPath2 = new Path("D:\\MR\\hw\\work3\\output_hw3_1"); Path outputPath2 = new Path("D:\\MR\\hw\\work3\\output_hw3_end"); FileInputFormat.setInputPaths(job2, inputPath2); FileOutputFormat.setOutputPath(job2, outputPath2); JobControl control = new JobControl("Score3"); ControlledJob aJob = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob bJob = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); // 设置作业依赖关系 bJob.addDependingJob(aJob); control.addJob(aJob); control.addJob(bJob); Thread thread = new Thread(control); thread.start(); while(!control.allFinished()) { thread.sleep(1000); } System.exit(0);
MapReduce 全局计数器
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默认 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。
1、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。
1）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
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计数器名称 |
说明 |
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map 输入的记录数（MAP_INPUT_RECORDS） |
作业中所有 map 已处理的输入记录数。每次 RecorderReader 读到一条记录并将其传给 map 的 map() 函数时，该计数器的值增加。 |
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map 跳过的记录数（MAP_SKIPPED_RECORDS） |
作业中所有 map 跳过的输入记录数。 |
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map 输入的字节数（MAP_INPUT_BYTES） |
作业中所有 map 已处理的未经压缩的输入数据的字节数。每次 RecorderReader 读到一条记录并 将其传给 map 的 map() 函数时，该计数器的值增加 |
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分片split的原始字节数（SPLIT_RAW_BYTES） |
由 map 读取的输入-分片对象的字节数。这些对象描述分片元数据（文件的位移和长度），而不是分片的数据自身，因此总规模是小的 |
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map 输出的记录数（MAP_OUTPUT_RECORDS） |
作业中所有 map 产生的 map 输出记录数。每次某一个 map 的Context 调用 write() 方法时，该计数器的值增加 |
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map 输出的字节数（MAP_OUTPUT_BYTES） |
作业中所有 map 产生的 未经压缩的输出数据的字节数。每次某一个 map 的 Context 调用 write() 方法时，该计数器的值增加。 |
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map 输出的物化字节数（MAP_OUTPUT_MATERIALIZED_BYTES） |
map 输出后确实写到磁盘上的字节数；若 map 输出压缩功能被启用，则会在计数器值上反映出来 |
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combine 输入的记录数（COMBINE_INPUT_RECORDS） |
作业中所有 Combiner（如果有）已处理的输入记录数。Combiner 的迭代器每次读一个值，该计数器的值增加。 |
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combine 输出的记录数（COMBINE_OUTPUT_RECORDS） |
作业中所有 Combiner（如果有）已产生的输出记录数。每当一个 Combiner 的 Context 调用 write() 方法时，该计数器的值增加。 |
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reduce 输入的组（REDUCE_INPUT_GROUPS） |
作业中所有 reducer 已经处理的不同的码分组的个数。每当某一个 reducer 的 reduce() 被调用时，该计数器的值增加。 |
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reduce 输入的记录数（REDUCE_INPUT_RECORDS） |
作业中所有 reducer 已经处理的输入记录的个数。每当某个 reducer 的迭代器读一个值时，该计数器的值增加。如果所有 reducer 已经处理完所有输入， 则该计数器的值与计数器 “map 输出的记录” 的值相同 |
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reduce 输出的记录数（REDUCE_OUTPUT_RECORDS） |
作业中所有 map 已经产生的 reduce 输出记录数。每当某一个 reducer 的 Context 调用 write() 方法时，该计数器的值增加。 |
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reduce 跳过的组数（REDUCE_SKIPPED_GROUPS） |
作业中所有 reducer 已经跳过的不同的码分组的个数。 |
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reduce 跳过的记录数（REDUCE_SKIPPED_RECORDS） |
作业中所有 reducer 已经跳过输入记录数。 |
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reduce 经过 shuffle 的字节数（REDUCE_SHUFFLE_BYTES） |
shuffle 将 map 的输出数据复制到 reducer 中的字节数。 |
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溢出的记录数（SPILLED_RECORDS） |
作业中所有 map和reduce 任务溢出到磁盘的记录数 |
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CPU 毫秒（CPU_MILLISECONDS） |
总计的 CPU 时间，以毫秒为单位，由/proc/cpuinfo获取 |
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物理内存字节数（PHYSICAL_MEMORY_BYTES） |
一个任务所用物理内存的字节数，由/proc/cpuinfo获取 |
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虚拟内存字节数（VIRTUAL_MEMORY_BYTES） |
一个任务所用虚拟内存的字节数，由/proc/cpuinfo获取 |
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有效的堆字节数（COMMITTED_HEAP_BYTES） |
在 JVM 中的总有效内存量（以字节为单位），可由Runtime().getRuntime().totaoMemory()获取。 |
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GC 运行时间毫秒数（GC_TIME_MILLIS） |
在任务执行过程中，垃圾收集器（garbage collection）花费的时间（以毫秒为单位）， 可由 GarbageCollector MXBean.getCollectionTime()获取；该计数器并未出现在1.x版本中。 |
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由 shuffle 传输的 map 输出数（SHUFFLED_MAPS） |
有 shuffle 传输到 reducer 的 map 输出文件数。 |
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失败的 shuffle 数（SHUFFLE_MAPS） |
在 shuffle 过程中，发生拷贝错误的 map 输出文件数，该计数器并没有包含在 1.x 版本中。 |
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被合并的 map 输出数 |
在 shuffle 过程中，在 reduce 端被合并的 map 输出文件数，该计数器没有包含在 1.x 版本中。 |
2）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
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计数器名称 |
说明 |
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文件系统的读字节数（BYTES_READ） |
由 map 和 reduce 等任务在各个文件系统中读取的字节数，各个文件系统分别对应一个计数器，可以是 Local、HDFS、S3和KFS等。 |
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文件系统的写字节数（BYTES_WRITTEN） |
由 map 和 reduce 等任务在各个文件系统中写的字节数。 |
3）FileInputFormat 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
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计数器名称 |
说明 |
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读取的字节数（BYTES_READ） |
由 map 任务通过 FileInputFormat 读取的字节数。 |
4）FileOutputFormat 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
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计数器名称 |
说明 |
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写的字节数（BYTES_WRITTEN） |
由 map 任务（针对仅含 map 的作业）或者 reduce 任务通过 FileOutputFormat 写的字节数。 |
2、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
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计数器名称 |
说明 |
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启用的map任务数（TOTAL_LAUNCHED_MAPS） |
启动的map任务数，包括以“推测执行” 方式启动的任务。 |
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启用的 reduce 任务数（TOTAL_LAUNCHED_REDUCES） |
启动的reduce任务数，包括以“推测执行” 方式启动的任务。 |
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失败的map任务数（NUM_FAILED_MAPS） |
失败的map任务数。 |
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失败的 reduce 任务数（NUM_FAILED_REDUCES） |
失败的reduce任务数。 |
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数据本地化的 map 任务数（DATA_LOCAL_MAPS） |
与输入数据在同一节点的 map 任务数。 |
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机架本地化的 map 任务数（RACK_LOCAL_MAPS） |
与输入数据在同一机架范围内、但不在同一节点上的 map 任务数。 |
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其它本地化的 map 任务数（OTHER_LOCAL_MAPS） |
与输入数据不在同一机架范围内的 map 任务数。由于机架之间的宽带资源相对较少，Hadoop 会尽量让 map 任务靠近输入数据执行，因此该计数器值一般比较小。 |
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map 任务的总运行时间（SLOTS_MILLIS_MAPS） |
map 任务的总运行时间，单位毫秒。该计数器包括以推测执行方式启动的任务。 |
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reduce 任务的总运行时间（SLOTS_MILLIS_REDUCES） |
reduce任务的总运行时间，单位毫秒。该值包括以推测执行方式启动的任务。 |
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在保留槽之后，map任务等待的总时间（FALLOW_SLOTS_MILLIS_MAPS） |
在为 map 任务保留槽之后所花费的总等待时间，单位是毫秒。 |
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在保留槽之后，reduce 任务等待的总时间（FALLOW_SLOTS_MILLIS_REDUCES） |
在为 reduce 任务保留槽之后，花在等待上的总时间，单位为毫秒。 |
计数器的该如何使用？
下面我们来介绍如何使用计数器。
1、定义计数器
1)枚举声明计数器
// 自定义枚举变量Enum Counter counter = context.getCounter(Enum enum)
2)自定义计数器
/ 自己命名groupName和counterName
Counter counter = context.getCounter(String groupName,String counterName)
2、为计数器赋值
1)初始化计数器
counter.setValue(long value);// 设置初始值
2)计数器自增
counter.increment(long incr);// 增加计数
3、获取计数器的值
1) 获取枚举计数器的值
Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "MyCounter"); job.waitForCompletion(true); Counters counters=job.getCounters(); Counter counter=counters.findCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS_LONG);// 查找枚举计数器，假如Enum的变量为BAD_RECORDS_LONG long value=counter.getValue();//获取计数值
2) 获取自定义计数器的值
Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "MyCounter"); job.waitForCompletion(true); Counters counters = job.getCounters(); Counter counter=counters.findCounter("ErrorCounter","toolong");// 假如groupName为ErrorCounter，counterName为toolong long value = counter.getValue();// 获取计数值
3) 获取内置计数器的值
Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "MyCounter"); job.waitForCompletion(true); Counters counters=job.getCounters(); // 查找作业运行启动的reduce个数的计数器，groupName和counterName可以从内置计数器表格查询（前面已经列举有） Counter counter=counters.findCounter("org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter","TOTAL_LAUNCHED_REDUCES");// 假如groupName为org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter，counterName为TOTAL_LAUNCHED_REDUCES long value=counter.getValue();// 获取计数值
4) 获取所有计数器的值
Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "MyCounter"); Counters counters = job.getCounters(); for (CounterGroup group : counters) { for (Counter counter : group) { System.out.println(counter.getDisplayName() + ": " + counter.getName() + ": "+ counter.getValue()); } }
