[Spark--编码]--如何设置日志的打印级别

本文介绍了三种设置Spark日志打印级别的方法:通过配置文件调整、代码内直接设置以及结合配置文件和代码的代理设置。实践中,推荐采用第三种方式以确保日志级别设置的可靠性。

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以下三种方式可以选择有一种,但就经测试,最靠谱的方式是第三种结合第一种使用。

1、通过配置文件


#log4j.rootLogger=WARN,console
log4j.rootLogger=DEBUG, stdout
# console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
### 解决方案 在使用 Spark SQL 时遇到 `'ascii' codec can't encode characters` 错误,通常是由于数据集中存在非 ASCII 字符(如中文、特殊符号等),而默认编码未能正确处理这些问题。以下是几种可能的解决方案: #### 方法一:设置环境变量 可以通过设置 JVM 和 Python 的编码选项来解决此问题。在启动 Spark 应用之前,定义以下环境变量[^2]: ```bash export PYTHONIOENCODING=utf-8 export SPARK_SUBMIT_OPTIONS="--conf spark.executorEnv.LANG=en_US.UTF-8 --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8" ``` 这些配置确保了整个 Spark 集群以及驱动程序都使用 UTF-8 编码--- #### 方法二:修改 DataFrame 写入逻辑 如果问题是发生在写入外部存储(如 CSV 文件)的过程中,则可以在保存 DataFrame 时显式指定编码格式为 UTF-8。例如: ```python df.write.option("encoding", "UTF-8").csv("/path/to/output") ``` 这样能够有效避免因默认编码引起的冲突[^3]。 --- #### 方法三:预处理输入数据 对于已知含有非法字符的数据源,在加载阶段即对其进行清理也是一个可行的办法。比如利用正则表达式替换掉所有不符合要求的内容项: ```python from pyspark.sql.functions import regexp_replace, col cleaned_df = df.withColumn("column_name", regexp_replace(col("column_name"), "[^\x00-\x7F]", "")) ``` 这里我们将任何超出基本拉丁字母范围之外的部分全部移除掉了[^4]。 --- #### 方法四:调试与定位具体位置 为了更加精准地找到哪些列或者行触发了这个错误消息,可以增加日志记录功能帮助分析根本原因所在之处。下面给出了一种实现思路: ```python def log_invalid_chars(row): try: str(row).encode('ascii') # Try encoding as ascii to catch exceptions return row except UnicodeEncodeError as e: print(f"Invalid char found at {e.object[e.start:e.end]} within row={row}") raise rdd_with_logs = rdd.map(log_invalid_chars) new_df = spark.createDataFrame(rdd_with_logs, schema=df.schema) ``` 通过这种方式不仅可以捕获异常情况还能打印出具体的上下文信息以便后续排查修正[^5]。 --- ### 总结 综上所述,我们提出了四种应对策略涵盖了从整体框架层面调整到单条记录级别过滤等多个维度的操作指南。每一种都有各自适用场合,请依据实际情况灵活选用最恰当的一种或多种组合起来解决问题。
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