IT虾米网

MapReduce计数器详解

admin 2018年06月04日 大数据 262 0

1、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。

2、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。

3、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

计数器名称

说明

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。

map 跳过的记录数(MAP_SKIPPED_RECORDS)

作业中所有 map 跳过的输入记录数。

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

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

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

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。

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

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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

CPU 毫秒(CPU_MILLISECONDS)

总计的 CPU 时间,以毫秒为单位,由/proc/cpuinfo获取

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

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

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。

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。

由 shuffle 传输的 map 输出数(SHUFFLED_MAPS)

有 shuffle 传输到 reducer 的 map 输出文件数。

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。

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

计数器名称

说明

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。

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

计数器名称

说明

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

计数器名称

说明

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

计数器名称

说明

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。

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。

失败的map任务数(NUM_FAILED_MAPS)

失败的map任务数。

失败的 reduce 任务数(NUM_FAILED_REDUCES)

失败的reduce任务数。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

4、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());  
  }  
}

5、自定义计数器

  自定义计数器用的比较广泛,特别是统计无效数据条数的时候,我们就会用到计数器来记录错误日志的条数。下面我们自定义计数器,统计输入的无效数据。

  1、数据集

  假如一个文件,规范的格式是3个字段,“\t”作为分隔符,其中有2条异常数据,一条数据是只有2个字段,一条数据是有4个字段。其内容如下所示

      clip_image001

  2、实现

package com.buaa; 
 
import java.io.IOException; 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 
import org.apache.hadoop.io.Text; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 
 
/**  * @ProjectName CustomCounterDemo 
* @PackageName com.buaa 
* @ClassName MyCounter 
* @Description 假如一个文件,规范的格式是3个字段,“\t”作为分隔符,其中有2条异常数据,一条数据是只有2个字段,一条数据是有4个字段 
* @Author 刘吉超 
* @Date 2016-05-23 20:10:14 
*/ public class MyCounter { // \t键 private static String TAB_SEPARATOR = "\t"; 
 public static class MyCounterMap extends 
            Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { // 定义枚举对象 public static enum LOG_PROCESSOR_COUNTER { 
            BAD_RECORDS_LONG, BAD_RECORDS_SHORT 
        }; 
         protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
            String arr_value[] = value.toString().split(TAB_SEPARATOR); if (arr_value.length > 3) { /* 自定义计数器 */ 
                context.getCounter("ErrorCounter", "toolong").increment(1); /* 枚举计数器 */ 
                context.getCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS_LONG).increment(1); 
            } else if (arr_value.length < 3) { // 自定义计数器 
                context.getCounter("ErrorCounter", "tooshort").increment(1); // 枚举计数器 
                context.getCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS_SHORT).increment(1); 
            } 
        } 
    } 
 
    @SuppressWarnings("deprecation") public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { 
        String[] args0 = {  "hdfs://hadoop2:9000/buaa/counter/counter.txt", "hdfs://hadoop2:9000/buaa/counter/out/"  
            }; // 读取配置文件 
        Configuration conf = new Configuration(); 
         // 如果输出目录存在,则删除 
        Path mypath = new Path(args0[1]); 
        FileSystem hdfs = mypath.getFileSystem(conf); if (hdfs.isDirectory(mypath)) { 
            hdfs.delete(mypath, true); 
        } 
 // 新建一个任务 
        Job job = new Job(conf, "MyCounter"); // 主类 
        job.setJarByClass(MyCounter.class); // Mapper 
        job.setMapperClass(MyCounterMap.class); 
 // 输入目录 
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args0[0])); // 输出目录 
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args0[1])); 
         // 提交任务,并退出 
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 
    } 
}

  3、运行结果

  在输出日志中,查看计数器的值

      clip_image003

  从日志中可以看出,通过枚举声明和自定义计数器两种方式,统计出的不规范数据是一样的.

发布评论

分享到:

IT虾米网

微信公众号号:IT虾米 (左侧二维码扫一扫)欢迎添加!

MapReduce中的Join算法详解
你是第一个吃螃蟹的人
发表评论

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。