1． 計數器應用
計數器是用來記錄job的執行進度和狀態的。MapReduce 計數器（Counter）為我們提供一個窗口，用于觀察 MapReduce Job 運行期的各種細節數據。對MapReduce性能調優很有幫助，MapReduce性能優化的評估大部分都是基于這些 Counter 的數值表現出來的。
MapReduce 自帶了許多默認Counter。在執行mr程序的日志上，大家也許注意到了類似以下這樣的信息：
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=89
File Output Format Counters
Bytes Written=86
內置計數器包括：
文件系統計數器（File System Counters）
作業計數器（Job Counters）
MapReduce框架計數器（Map-Reduce Framework）
Shuffle 錯誤計數器（Shuffle Errors）
文件輸入格式計數器（File Output Format Counters）
文件輸出格式計數器（File Input Format Counters）
當然， Hadoop也支持自定義計數器。在實際生產代碼中，常常需要將數據處理過程中遇到的不合規數據行進行全局計數，類似這種需求可以借助mapreduce框架中提供的全局計數器來實現。
示例代碼如下：

public class WordCount{static class WordCount Mapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {Counter counter =context.getCounter(“SelfCounters”,”myCounters”);String[] words = value.toString().split(",");for (String word : words) {if("hello".equals(word)){counter.increment(1)};context.write(new Text(word), new LongWritable(1));}}}

2． 多job串聯
一個稍復雜點的處理邏輯往往需要多個mapreduce程序串聯處理，多job的串聯可以借助mapreduce框架的JobControl實現
示例代碼：

1.         ControlledJob controlledJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); 2.         controlledJob1.setJob(job1);  3.         ControlledJob controlledJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); 4.         controlledJob2.setJob(job2);  5.          controlledJob2.addDependingJob(controlledJob1);  // job2 依賴于 job16.         JobControl jc = new JobControl(chainName);  7.         jc.addJob(controlledJob1);  8.         jc.addJob(controlledJob2);  9.         Thread jcThread = new Thread(jc);  10.         jcThread.start();  11.         while(true){ 12.             if(jc.allFinished()){ 13.                 System.out.println(jc.getSuccessfulJobList());  14.                 jc.stop();  15.                 return 0;  16.             } 17.             if(jc.getFailedJobList().size() > 0){ 18.                 System.out.println(jc.getFailedJobList());  19.                 jc.stop();  20.                 return 1;  21.             } 22.         }