一个粗略的估计可能是创建自定义计数器。对于mapper和reducer，可以在mapper（或reducer）开始处理和结束时收集时间戳。从起始时间戳和结束时间戳开始，计算并将其添加到自定义计数器，即Map器添加到 MAPPER_RUNNING_TIME 异径管 REDUCER_RUNNING_TIME （或者你想给它起什么名字）。执行完成后，从中减去计数器的聚合值 MILLIS_MAPS 以及 MILLIS_REDUCES 分别。不过，您可能需要查看hadoop源代码，以确认转移时间是否包含在hadoop中 MILLIS_MAPS 以及 MILLIS_REDUCES . 根据这个估计，您需要考虑到任务是并发执行的，因此时间相当总（或者为所有Map器和还原器聚合）。
我个人没有这么做，但我认为这个解决方案可以工作，除非你找到更好的。

如果您需要精确的度量，可以使用btrace，通过将它作为javaagent添加到您的任务中 mapreduce.{map,reduce}.java.opts -然后写一个剧本来衡量你喜欢的东西。这里有btrace脚本的示例。
还有htrace——这可能也会有所帮助。