可以在中重写该属性 mapred-site.xml 在jt、tt、client节点上，但请确保这是一个系统范围的修改：

<configuration>
  ...
  <property>
    <name>mapreduce.job.counters.limit</name>
    <value>500</value>
  </property>
  ...
</configuration>

然后在集群上重新启动mapreduce服务。

如果其他人也面临同样的问题，我们只需要添加这个：增加mrjob的计数器。
要增加计数器的数量，请添加 emr_configurations 给你的 mrjob.conf （或将其作为配置参数传递给mrjob）：

runners:
  emr:
    emr_configurations:
      - Classification: mapred-site
        Properties:
          mapreduce.job.counters.max: 1024
          mapreduce.job.counters.counter.name.max: 256
          mapreduce.job.counters.groups.max: 256
          mapreduce.job.counters.group.name.max: 256

在hadoop2中，这个配置参数被称为

mapreduce.job.counters.max

不过，在命令行或配置对象中设置它是不够的。您需要调用静态方法 org.apache.hadoop.mapreduce.counters.Limits.init() 在mapper或reducer的setup（）方法中，使设置生效。
用2.6.0和2.7.1测试。

我们可以将限制自定义为仅用于特定作业的命令行选项，而不是在 mapred-site.xml .

-Dmapreduce.job.counters.limit=x
-Dmapreduce.job.counters.groups.max=y

注： x 以及 y 是基于您的环境/需求的自定义值。

段落由配置文件设置，下面的段落将生效

mapreduce.job.counters.max=1000 
mapreduce.job.counters.groups.max=500 
mapreduce.job.counters.group.name.max=1000 
mapreduce.job.counters.counter.name.max=500