Counters
也許常常你會想要了解正在進行分析的數據的運行情況，例如，在統計無效record時，發現無效的record佔整個數據集的比例比較高，你也許會檢查爲什麼會有這麼多的記錄被標記爲無效——也許是程序中的一個bug，或者是數據質量的問題，確實有許多無效的記錄。
Counter是一個比較好的途徑，用於收集job的統計信息，無論是質量控制，還是應用層面的數據統計。同時它還有助於問題的診斷。如果你很想在map task或reduce task中放入一條日誌信息，比較好的做法是看能否可以用一個Counter來代替，因爲，對於一個大型的分佈式job來說，獲取Counter的值要比獲取日誌的輸出容易。另外，要得到一個record在某種條件下發生的次數，從日誌文件中獲得要做更多的工作。
Built-in Counters
Hadoop爲每個Job維護着一些計數器，它們記錄着不同方面的內容。例如，統計已處理的字節數和record數，可由此確定預期消耗的輸入量和預期產生的輸出量。
Counters被分成了不同的組，下表爲幾個常用的內置counter組：
每個組要麼包括task counter（用於更新task的進度），要麼包括job counters（用於更新job的進度）。
Task counters
Task counter用於收集task整個執行過程信息，其結果爲job中所有task的彙總。例如，MAP_INPUT_RECORDS 計數器，用於統計每個map task讀取到的record，並對job中的所有map task做彙總，所以，最後的結果爲整個job輸入record的數量。
Task counters還維護着每個task的嘗試數，並定期的發送給application master，所以它可以做全局聚合，另外，task counter每次發送都是全量的，而不是僅發送自上次以來的統計，因爲，這可以預防因消息的丟失而引起的錯誤，並且，在job運行期間，如果task失敗了，counter可能也會停止。
Counter的值是在job成功完成時才確定的，然而，一些counter會提供一些有用的診斷信息作爲一個task的進展，並且可以通過Web UI來監控它們。
Job counters
Job counters是由application master維護的，所以它需要通過網絡發送。它們屬於job級別的統計，在task運行時它們的值是不會改變的。例如，TOTAL_LAUNCHED_MAPS 計數器用於統計job的整個過程啓動的task的數量。