HistoryServer 进程运行日志无限增长问题解决

本文介绍如何通过修改Spark的log4j.properties文件,实现对HistoryServer日志的滚动输出和大小控制,防止日志文件无限增长导致磁盘空间耗尽。

Spark-HistoryServer在运行过程中会打印自身进程的日志,这里是指打印在${SPARK_HOME}/logs目录下,名称为spark-spark-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-node.hostname.out的日志,非eventLog。这个日志在Spark层面没有做相应的控制,也没有相应的参数做调优。这种情况下该日志文件会无限增长,最终将磁盘打满。前面我分享过一篇关于Driver/Executor日志控制的文章(在这里),这篇算是姊妹篇吧。

明确问题后,解决的思路就是更改其日志输出策略,修改${SPARK_HOME}/conf下面的log4j.properties策略。我这边这个文件只做HistoryServer的日志控制,所以可以做一下简单的修改:

log4j.rootLogger=info,historyserver log4j.appender.historyserver=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.historyserver.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.historyserver.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n log4j.appender.historyserver.Threshold=INFO log4j.appender.historyserver.ImmediateFlush=TRUE log4j.appender.historyserver.Append=TRUE log4j.appender.historyserver.File=${SPARK_HOME}/logs/historyserver.log log4j.appender.historyserver.MaxFileSize=1GB log4j.appender.historyserver.MaxBackupIndex=2 log4j.appender.historyserver.Encoding=UTF-8

这样日志就能滚动输出循环删除了,最多保留2个,每个1G大小

如果上面的log4j.properties还有其他策略需要配置,那就需要吧HistoryServer中相应的进程类做日志路由了,即指定类名的日志输出,比如:
log4j.logger.org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer=info,historyserver

### MapReduce History Server 配置、使用与故障排除 #### 1. 配置 MapReduce History Server 是 Hadoop 生态系统中用于存储和展示已完成的 MapReduce 作业历史信息的服务。以下是其关键配置参数: - **mapreduce.jobhistory.address**: 定义 JobHistory Server 的绑定地址和端口。默认值为 `0.0.0.0:10020`[^3]。 - **mapreduce.jobhistory.webapp.address**: 定义 JobHistory Server 的 Web UI 地址和端口。默认值为 `0.0.0.0:19888`[^3]。 - **yarn.log-aggregation-enable**: 启用日志聚合功能,确保作业完成后日志能够被收集到 History Server 中。默认值为 `false`,需要手动设置为 `true`[^4]。 在 `core-site.xml` 和 `mapred-site.xml` 文件中进行上述配置后,需重启相关服务以使更改生效。 #### 2. 使用 用户可以通过以下方式访问和使用 MapReduce History Server: - **Web UI**: 访问 `http://<history-server-address>:19888/jobhistory` 可查看已完成作业的历史记录[^5]。 - **命令行工具**: 使用 `yarn` 命令查询作业详情。例如: ```bash yarn logs -applicationId <application_id> ``` 此命令可从 History Server 获取指定作业的日志信息[^6]。 #### 3. 故障排除 以下是常见的 MapReduce History Server 问题及其解决方法: - **无法启动 History Server**: - 检查是否正确设置了 `mapreduce.jobhistory.address` 和 `mapreduce.jobhistory.webapp.address` 参数[^7]。 - 确保没有其他进程占用指定端口(如 10020 或 19888)[^8]。 - **日志丢失或无法查看**: - 确认 `yarn.log-aggregation-enable` 是否设置为 `true`[^9]。 - 检查 YARN 日志聚合路径是否正确,通常位于 HDFS 的 `/tmp/logs` 目录下[^10]。 - **性能问题**: - 如果 History Server 性能不足,考虑增加 JVM 堆内存大小。通过修改 `mapreduce.jobhistory.heapsize` 参数实现,默认值为 1024 MB[^11]。 - 确保 HDFS 性能良好,因为 History Server 需要频繁读取 HDFS 上的日志文件[^12]。 ### 示例代码 以下是一个简单的脚本,用于检查 MapReduce History Server 的状态: ```bash #!/bin/bash # 检查 History Server 是否运行 if netstat -tuln | grep -q "10020"; then echo "MapReduce History Server is running." else echo "MapReduce History Server is not running." fi ```
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