Spark设置日志打印级别

Spark 通过 spark-submit 设置日志级别 Spark有多种方式设置日志级别,这次主要记录一下如何在spark-submit设置Spark的日志级别。1、如果在自己的测试集群上,直接修改$SPARK_HOME/conf下的log4j.properties即可2、如果在Eclipse里,将log4j.properties放在项目的src/main/resources即可3、如果在生产环境的集群,又不允许修改配置文件的话,用上面讲的spark-submit --conf 即可。... 阅读详情

一、修改Spark-core包默认的日志级别

spark中提供了log4j的方式记录日志。可以在$SPARK_HOME/conf/下,将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置。但这个配置为全局配置,不能单独配置某个job的运行日志。Spark-core包设置默认的日志级别为info。将文件中的log4j.rootCategory=INFO, console修改为log4j.rootCategory=ERROR, console即可,如下图所示:
在这里插入图片描述
此时,在控制台调试spark程序就没有了INFO信息。
在这里插入图片描述

二、在Spark程序中设置日志打印级别:

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        //设置日志输出级别
		sc.setLogLevel("ERROR");
		JavaRDD<String> lines = sc.textFile("input.txt");

三、 在maven项目中设置Spark程序的日志打印级别:

  1. 引入logger4j和slf4j的依赖
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.21</version>
        </dependency>
  1. 在代码中加入
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR);
Spark3调整日志级别实现大数据分析 默认情况下,Spark的日志级别为INFO,这意味着除了DEBUG级别的日志信息外,其他所有级别的日志都会被打印输出。在实际场景中,我们经常需要调整Spark的日志输出级别,以便更好地控制日志信息的显示。需要注意的是,上述代码在示例中设置了两个Logger对象的日志级别,分别是"org"和"akka"。总结起来,通过设置Spark的日志输出级别,我们可以更好地控制日志信息的显示,提高大数据处理过程中的开发效率和调试能力。这样一来,除了ERROR和FATAL级别的日志信息外,其他级别的日志都不会被输出。 阅读详情

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皮皮虾的倔强
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