計數器：計數器是用來記錄job的執行進度和狀態的。它的作用可以理解為日誌。我們通常可以在程式的某個位置插入計數器，用來記錄資料或者進度的變化情況，它比日誌更便利進行分析。例如，我們有乙個檔案，其中包含如下內容：
hello you它被wordcount程式執行後顯示如下日誌：hello me
在上圖所示中，計數器有19個，分為四個組：file output format counters、filesystemcounters、file input format counters和map-reduce framkework。
分組file input format counters包括乙個計數器bytes read，表示job執行結束後輸出檔案的內容包括19個位元組(空格、換行都是字元)，如下所示。
hello 2分組file output format counters包括乙個計數器bytes written，表示job執行時讀取的檔案內容包括19個位元組(空格、換行都是字元)，如下所示。me 1
you
1
hello you關於以上這段計數器日誌中詳細的說明請見下面的注釋：hello me
1 counters: 19 //以上是在hadoop中系統內建的標準計數器。除此之外，由於不同的場景有不同的計數器應用需求，因此我們也可以自己定義計數器使用。counter表示計數器，19表示有19個計數器（下面一共4計數器組）
2 file output format counters //
檔案輸出格式化計數器組
3 bytes written=19 //
reduce輸出到hdfs的位元組數，一共19個位元組
4 filesystemcounters//
檔案系統計數器組
5 file_bytes_read=481
6 hdfs_bytes_read=38
7 file_bytes_written=81316
8 hdfs_bytes_written=19
9 file input format counters //
檔案輸入格式化計數器組
10 bytes read=19 //
map從hdfs讀取的位元組數
11 map-reduce framework //
mapreduce框架
12 map output materialized bytes=49
13 map input records=2 //
map讀入的記錄行數，讀取兩行記錄,」hello you」,」hello me」
14 reduce shuffle bytes=0 //
規約分割槽的位元組數
15 spilled records=8
16 map output bytes=35
17 total committed heap usage (bytes)=266469376
18 split_raw_bytes=105
19 combine input records=0 //
合併輸入的記錄數
20 reduce input records=4 //
reduce從map端接收的記錄行數
21 reduce input groups=3 //
reduce函式接收的key數量，即歸併後的k2數量
22 combine output records=0 //
合併輸出的記錄數
23 reduce output records=3 //
reduce輸出的記錄行數。,,
24 map output records=4 //
map輸出的記錄行數，輸出4行記錄
現在假設我們需要對檔案中的敏感詞做乙個統計，即對敏感詞在檔案中出現的次數做乙個記錄。這裡，我們還是以下面這個檔案為例：
hello world!hello hadoop!文字內容很簡單，這裡我們指定hello是乙個敏感詞，顯而易見這裡出現了兩次hello，即兩次敏感詞需要記錄下來。
public然後通過string類的contains方法判斷是否存在hello敏感詞。如果有，進入條件判斷語句塊，呼叫計數器物件的increment方法。static
string spilted = line.split(" ");
for(string word : spilted) };}
通過檢視控制台日誌資訊，可以看到如下圖所示的資訊：
我們可以清楚地看到計數器由原來的19個變為20個，多出來的這個計數器正是我們自定義的敏感詞計數器，由於檔案中只有兩個hello，因此這裡顯示hello=2。
（1）suddenly，《hadoop日記17-計數器、map規約與分割槽》：
（2）吳超，《hadoop中的計數器》：
（3）dajuezhao，《hadoop中自定義計數器》：
（4）萬川梅、謝正蘭，《hadoop應用開發實戰詳解（修訂版）》：
Hadoop 自定義計數器
private counter c override protected void setup context context throws ioexception,interruptedexception override protected void map text key,byteswrit...
Hadoop學習筆記 7 計數器與自定義計數器
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