根据自定义Hadoop中的计数器，根据控制台输出，判断mapreduce运行情况

问题导读：

1.如何自定义计数器？

2.计数器有多少个？

3.计数器分为几种？

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。

1. 内置计数器

我们运行上一章中的例子，看一下计数器的输出内容，如图6-1

图6-1

在图6-1中，计数器有19个，分为四个组：File Output Format Counters、FileSystemCounters、File Input Format Counters和Map—Reduce Framkework。

分组File Input Format Counters包括一个计数器Bytes Read，表示job执行结束后输出文件的内容包括19个字节(空格、换行都是字符)。

分组File Output Format Counters包括一个计数器Bytes Written，表示job执行时读取的文件内容包括19个字节(空格、换行都是字符)。

2. 自定义计数器

以上分析的是系统内置的标准计数器。除此之外，我们也可以自己定义计数器使用。在上一章例子中，我们打算在map方法中统计空行记录的数量。代码如图6-2。

图6-2

在图6-2中，我们首先通过Mapper.Context类直接获得计数器对象。这里有两个形参，第一个是计数器组的名称，第二是计数器的名称。然后通过第62行判断是否存在空行。如果有，进入条件判断语句块，调用计数器对象的increment方法。执行输出如图6-3所示。

图6-3

在这里，计数器是20个，多了一个计数器组“Error Rows”，多了一个计数器“Empty Row”。

新手学习中，汲取经验了