spark 日志级别设置为ERROR_spark 应用动态设置-dlog4j.rootlogger=error-优快云博客

本文介绍了如何将Spark的日志级别设置为ERROR，包括两种方式：1) 在代码中设置，但可能仍有其他日志输出；2) 通过修改log4j.properties文件，但在某些情况下，程序可能加载了其他配置文件。当设置无效时，可以使用-Dlog4j.debug VM选项来检查加载的配置文件位置，并通过指定log4j.properties文件路径确保正确加载。最后，内容还提到了Spark Streaming的相关信息。

想只显示ERROR日志。

方式1

代码里设置

  val sc = new SparkContext(conf)
  sc.setLogLevel("ERROR")

这个启动时，仍然会有一些其他日志.

方式2

log4j.properties文件设置

1.新建一个resource目录，在文件夹上右击，mark as reources root。
在这里插入图片描述

2.新建一个log4j.properties。将级别改为ERROR。
现在是全部其他日志都没了。



# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=ERROR, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n

# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=ERROR

# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=ERROR
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=ERROR
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR

# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR

问题

有时候不起作用。因为程序加载了别的log4j.properties文件，就不加载自己配置的。

检验方式

加 VM options 查看 -Dlog4j.debug
在这里插入图片描述
会打印出，加载的什么地方的log4j.properties配置文件。

解决方案

指定log4j.properties文件位置。
加上一下代码。

    org.apache.log4j.LogManager.resetConfiguration()
    org.apache.log4j.PropertyConfigurator
      .configure("/log4j.properties")

spark streaming

--conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=log4j.properties" \
--files conf/metrics.properties,conf/log4j.properties \

https://blog.youkuaiyun.com/anitinaj/article/details/84773423