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

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。

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());

  }

}