mapreduce框架內建了一些計數器的支援，當然，我們也可以設定自己的計數器用來滿足一些特殊的要求。
其實計數器可以用來完成很多事，關鍵要看你如何用，例如你想知道map輸入資料的指定記錄特定的資訊有多少可以設定計數，還有，在mr執行過程中，一些特定事件的發生次數也可以記錄。使用計數器的莫大好處在於整個計數的過程只需要再map階段就可以完成，而且也可以不做任何輸出，可以快速的得到自己想要的一些計數結果。但並不是計數器可以設定為無限多，因為計數器過多會影響jt的效率，甚至可能被自定義的分析程式拖垮。
計數器的資訊是儲存再jobtracker中的記憶體中的，tasktracker執行任務時會對設定的資訊進行計數，按照既定的條件對計數器進行累加，並聚合匯報給jt。jt在工作完成的時候做整體聚合。
首先需要定義個列舉類：
packagezebra.shlgao.counters;
public
enum
mycounter
然後在mr程式中分別計數不同counter的數量：
packagezebra.shlgao.counters;
import
j**a.io.ioexception;
import
j**a.net.uri;
import
org.apache.hadoop.conf.configuration;
import
org.apache.hadoop.fs.filesystem;
import
org.apache.hadoop.fs.path;
import
org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.fileinputformat;
import
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.fileoutputformat;
public
class
testcounter
else
text(key), value);
}
}public
static
void main(string args) throws
ioexception, classnotfoundexception, interruptedexception
}
由於這裡是快速計數，所以可以不必做任何輸出，但是在配置job的時候必須定義輸出路徑，所以可以在最後將空的輸出路徑刪除。
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