MapReduce计数器
MapReduce计数器
计数器输出
运行完毕作业之后的计数器输出
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
在map或者reduce中使用计数器
获取计数器