[Hadoop源码解读](四)MapReduce篇之Counter相关类

当我们定义一个Counter时,我们首先要定义一枚举类型:
public static enum MY_COUNTER{
CORRUPTED_DATA_COUNTER,
NORMAL_DATA_COUNTER
};
然后,我们就可以在mapper或reducer里面增加它的值:
context.getCounter(MY_COUNTER.CORRUPTED_DATA_COUNTER).increment(1);
我们在第(一)篇讲InputFormat时,我们有看到Mapper.class中的Context类是继承于MapContext类的,而MapContext又继承于TaskInputOutputContext,我们可以从TaskInputOutputContext的getCounter()方法看见,这个方法实际上是调用了StatusReporter的getCounter()方法,StatusReporter在后面谈到。
接着,我们在提交job,waitForCompletion()方法等待job执行完后,就可以通过
Counters counters = job.getCounters(); Counter counter = counters.findCounter(MYCOUNTER.CORRUPTED_DATA_COUNTER); System.out.println(counter.getValue());
这样就将我们想要输出的计数器输出来。如果在执行前企图输出,则会报:java.lang.IllegalStateException: Job in state DEFINE instead of RUNNING。
Counter对应我们写的enum类型中的一个枚举常量,比如MY_COUNTER.CORRUTED_DATA_COUNTER,它由name,displayName和value表示,value是Counter当前计数值。Counter、CounterGroup和Counters都实现了Writable接口,由于Counter是全局的,所以它们的读写方法都是synchronized方法,以保证线程安全。
CounterGroup对应我们写的enum类型,比如MY_COUNTER。CounterGroup有name,displayName,TreeMap类型的counters,以及一个ResourceBoundle bundle。counters存放的是enum里面的所有枚举常量对应的Counter。而bundle是用来本地化Counter的名字的。举个例子:src\mapred\org\apache\hadoop\mapred下有一个JobInProgress_Counter.properties文件,内容是这样的:
# ResourceBundle properties file for job-level counters CounterGroupName= Job Counters NUM_FAILED_MAPS.name= Failed map tasks NUM_FAILED_REDUCES.name= Failed reduce tasks TOTAL_LAUNCHED_MAPS.name= Launched map tasks TOTAL_LAUNCHED_REDUCES.name= Launched reduce tasks OTHER_LOCAL_MAPS.name= Other local map tasks DATA_LOCAL_MAPS.name= Data-local map tasks RACK_LOCAL_MAPS.name= Rack-local map tasks FALLOW_SLOTS_MILLIS_MAPS.name= Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms) FALLOW_SLOTS_MILLIS_REDUCES.name= Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)
它存放的是job级别的counters的本地化名字。形式是name = displayName。
这样,我们就可以每次利用name从改文件中读取displayName,使得当我们改变这个properties文件中的某个displayName的时候,不需要改动程序。
Counters是一个Job的Counter最后的汇聚地,在分析Job类得时候,我们看到Job.getCounters()方法是用RunningJob得到的,而RunningJob是获取作业情况的一组接口。因为Counters会最终被JobTracker收集,要不断从TaskTracker收集并更新,因此它包含一个缓冲最近读的Counter的cache来进行优化,它还有一个存储Job的所有Counter的TreeMap。当我们使用findCounter((Enum<?> key)方法查找Counter时,它会先在cache中查找,如果没有找到,则会从TreeMap中查找并放入cache中。Counters还实现了Iterable接口,以支持对Counters的遍历。另外还提供了increase所有Counter的方法incrAllCounters()。
from : http://blog.csdn.net/posa88/article/details/7904720
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