关于spark减少日志量

最新推荐文章于 2024-02-23 17:23:01 发布
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#spark #日志

在conf目录下创建一个名为 log4j.properties 的文件来管理日志设置。Spark开发者们已经在Spark中加入了一个日志设置文件的模板，叫做 log4j.properties.template. 要让日志不那么啰嗦，可以把这个日志模板文件复制到 conf/log4j.properties 来作为日志设置文件。

然后通过下面的设定来降低日志级别，只是显示和警告及更严重的信息:

将 log4j.rootCategory=INFO,console

改成

log4j.rootCategory=WARN,console

Spark常见问题解决-日志和排查办法
someInNeed的博客
01-25 975
（3）查看是否任务参数设置不合理，例如executor-memory是设的大，但是--num-executors设置的很少才几十个，可以根据集群情况和业务量大小合理增大executor数，数量判断标准是一个executor的CPU core同一时刻尽量只处理一个HDFS block的数据（如128或256M），在没有设置--executor-cores等参数的情况下，默认一个executor包含一个CPU core。elasticsearch-hadoop使用的就是HTTP方式连接的ES集群。
修改Spark-shell日志打印级别并使用Spark-shell和Spark-submit提交Sparkstream程序
zhaoguowei的博客
11-20 1848
1. 修改Spark-shell日志打印级别 如果觉得 shell 中输出的日志信息过多而使人分心，可以调整日志的级别来控制输出的信息量。你需要在 conf 目录下创建一个名为 log4j.properties 的文件来管理日志设置。Spark开发者们已经在 Spark 中加入了一个日志设置文件的模版，叫作 log4j.properties.template。 要让日志看起来不那么啰嗦，可以先把这...
Spark运行日志去除——log4j.properties
小白
08-17 1409
log4j.rootLogger=ERROR,stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%-20c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.Fil
Spark Streaming消费kafka数据为减少控制台输出日志配置log4j.properties不起效的问题
集北卡卡罗特的博客
03-03 883
在使用Spark Streaming消费Kafka数据并处理数据时会在控制台生成大量不太重要的日志，为了减少控制台输出的日志，在使用sparkConf.setLogLevel()方法达不到期望时，想通过配置log4j.properties来实现，遇到了log4j.properties不起效的问题。 当时我的maven项目的Libraries下已经有slf4j、log4j的库，但是pom.xml文件...
spark设置日志级别的4种方式
炼数成器
10-31 6420
建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。 “数据仓库之父” W.H.Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中定义数据仓库是“一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的、用来支持管理人员决策的数据集合”。 面向主题：业务数据库中的数据主要针对事务处理...
同学，运维喊你来精简日志啦 - 日志瘦身方法论
悟鸣的技术博客
07-06 1437
在日常开发中，通常为了方便调试、方便查问题，会打印很多 INFO 级别的日志。 随着访问量越来越大，一不小心，某个日志一天的 size 就大于了某个阈值（如 5G），于是，收到了优化日志大小的告警。 那么，日志瘦身哪些常见的思路呢？ 本文结合实际案例谈谈我的看法。有时候为了方便测试，临时打印很多 INFO 级别日志。 等项目上线前，可以将非必要的日志删除或者调整为 DEBUG 级别。但有些场景下有些日志可打印为 DEBUG 也可打印为 INFO，打印成 INFO 级别占空间，打印成 DEBUG 级别线上查问
idea log 不输出error_减少Spark Streaming本地log输出
weixin_39950552的博客
12-25 199
在本地调试spark streaming的时候, log日志简直频繁到可怕, 甚至气势完全不输进入系统的event, 如下图如果你选择的output format是console类型, 那简直就别想看清console里的内容了这个时候可以加一条本地的配置, 方便本地console调试看结果SparkSession spark = SparkSession.builder() ...
基于hadoop+spark的大规模日志的一种处理方案
一个致力于开源代码学习、分析和交流的博客
02-04 1571
CDN服务平台上有为客户提供访问日志下载的功能，主要是为了满足在给CDN客户提供服务的过程中，要对所有的记录访问日志，按照客户定制的格式化需求以小时为粒度（或者其他任意时间粒度）进行排序、压缩、打包，供客户进行下载，以便进行后续的核对和分析的诉求。而且CDN上的访问日志一般都非常大，需要用大数据处理架构来进行处理，本文描述了一种利用hadoop+spark来处理大量CDN日志的方法，当然本方案不局限于CDN日志处理，完全可以应用到其他日志处理的应用需求上面。
spark通过kafka-appender指定日志输出到kafka引发的死锁问题
10-15
2. **优化日志级别**：减少发送到Kafka的日志量，比如仅输出ERROR级别的日志，减轻Kafka的压力。 3. **增加Kafka的吞吐量**：如果Kafka是瓶颈，可以考虑增加Kafka的分区数，提升其处理能力。 4. **监控和报警**：...
减少日志产生量小结
cuilin2183的博客
04-17 239
减少日志产生量如果force_logging=no 则对于普通表:noarchive: appendarchvie: nologging + append 临时表：noarchive: appendar...
[Spark]Spark常用的优化方法
henku449141932的博客
12-23 8555
目录 优化目的 Spark-core的优化 Yarn 模式下动态资源调度 Shuffle阶段调优 MapPartitions分区替换map计算结果 使用foreachPartitions替代foreach 设置num-executors参数 设置executor-memory参数 设置executor-cores 注意Collect的使用 使用reduceByKey替换groupByKey 数据倾斜 将HDFS上的文本格式数据转换为Parquet格式数据 Spark-sql.
Spark设置日志打印级别
Wolves_howl的博客
08-25 1645
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。此时，在控制台调试spark程序就没有了INFO信息。一、修改Spark-core包默认的日志级别。
Spark 设置日志级别
houzhizhen的专栏
02-23 835
查看是否有文件 ${SPARK_HOME}/conf/log4j2.properties，如果没有，则执行以下创建 log4j2 配置文件。
Spark设置日志级别
jiangnianwangluo的博客
04-12 700
【代码】Spark设置日志级别。
解决spark-shell输出日志信息过多
D
05-04 1万+
当我们执行spark-shell的时候，会出现如下界面，如果觉得显示信息过多可通过修改conf文件夹下的log4j.properties文件让其只显示警告信息，而不显示所有的信息。 解决方案1进入到spark目录/conf文件夹下，此时有一个log4j.properties.template文件，我们执行如下命令将其拷贝一份为log4j.properties，并对log4j.properti
Java日志管理：Log4j & Spark设置日志级别的三种方式
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03-04 1720
一、Logger.getLogger()和LogFactory.getLog()的区别 1.Logger来自log4j自己的包。如果用Logger.getLogger()，需要一个log4j的jar包，用此方式你只能依log4j 2.LogFactory.getLog()则来自apache的common-logging包。你可以用任何实现了通用日志接口的日志记录器替换log4j，而程序不受影响...
Spark设置日志级别的三种方式, Spark-sumbit设置日志级别,修改Spark本地conf设置日志级别, IDEA中设置日志级别 17
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啊策策大数据社区
07-21 1万+
1. Spark设置日志级别 前言 Spark有多种方式设置日志级别,这次主要记录一下如何在Spark-submit设置Spark日志级别,本文介绍三种方式 需求 因为Spark的日志级别默认为INFO(log4j.rootCategory=INFO, console),这样在运行程序的时候有很多我不需要的日志信息都打印出来了，看起来比较乱，比较烦，抓不住重点，而我只想把warn和error打印...
Spark 指定日志级别
大怀特的博客
03-04 1899
文章目录方法1(n)方法2(n)方法3(n)方法4(n)方法5(y) 环境:spark2.4.8 方法1(n) 按官方文档上来说只需要修改spark运行环境中log4j.property模板改log4j.propert文件,再修改其中级别即可用,实际上无效 方法2(n) import org.apache.log4j.{Level, Logger} Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) 方法3(n) import org.apache.spark.s
Spark日志级别设置
阿瞒的博客
06-06 6880
在运行spark程序的时候,有很多info的消息,一是看着很烦,而是让人找不到我们需要的结果,所以很有必要设置一下log的级别,在初学spark的时候,都是直接在sparkcontext.setloglevel,但是我发现并没有用,即使是在本地运行都没用,所以上网查了别的方法,发现很有用,就是重新创建一个log4j.properties文件,然后将其中的日志级别改为WARN,然后就可以了.具体的实...
spark程序太多日志
最新发布
11-08
<think>首先，用户的问题是关于解决Spark程序产生太多日志问题的方法。用户参考了几个引用：[1]、[2]、[3]，这些是关于Spark Streaming日志增长、日志管理和日志打印问题的。我需要基于这些引用和自己的知识来回答。 关键点： - 引用[1]：解决Spark Streaming长时间运行日志不断增长问题，涉及日志和事件日志组件。 - 引用[2]：Spark常见问题解决-日志和排查办法，提到driver内存压力和小文件问题。 - 引用[3]：日志信息打印问题，涉及配置log4j.properties文件。 用户的问题是：“我想查找解决Spark程序产生太多日志问题的方法 请问解决Spark程序日志过多问题的方法”。所以，我需要提供一个全面的方法来解决Spark日志过多的问题。 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 结构： 1. 回答用户的问题：提供解决Spark日志过多的方法，确保结构清晰。 2. 在相关部分的末尾添加引用标识。 3. 生成相关问题。 内容大纲： - 介绍问题：Spark日志过多可能导致性能问题、存储占用等。 - 解决方法： - 配置日志级别：调整log4j.properties文件来减少日志输出。 - 参考引用[3]，涉及设置日志级别。 - 管理日志文件：处理日志增长问题，尤其是在长时间运行的应用程序中。 - 参考引用[1]，提到Spark Streaming log日志。 - 优化驱动内存：避免内存压力，如引用[2]所述。 - 其他方法：如使用日志轮转、压缩旧日志等。 - 确保回答真实可靠：基于Spark官方文档和最佳实践。 添加引用： - 例如，在讨论配置日志级别时，提到“可以通过修改log4j.properties文件来设置日志级别，减少不必要的日志输出[^3]。” - 在讨论日志增长时，“对于长时间运行的Spark Streaming应用程序，需要管理日志增长以避免存储问题[^1]。” 生成相关问题： - 在末尾添加“§§相关问题§§”部分，列出相关问题。 最终回答结构： - 开头：简要介绍日志问题。 - 主体：分点列出解决方法，每个点清晰解释。 - 结尾：总结。 - 相关问题部分。 生成的相关问题应该与主题相关，例如： 1. 如何自定义Spark的日志级别？ 2. Spark日志文件增长的管理策略有哪些？ 3. 如何诊断Spark日志导致的性能问题？ 确保使用中文。 </think>### 解决Spark程序日志过多问题的方法 Spark程序在长时间运行后可能产生大量日志，导致存储压力增大、性能下降，甚至影响应用程序的稳定性。以下是基于引用内容和Spark最佳实践的解决方法，我会逐步解释每个方法，确保操作可行。 1. **配置日志级别以减少不必要的日志输出** 通过修改Spark的`log4j.properties`文件，设置更高的日志级别（如从`INFO`改为`WARN`或`ERROR`），只记录关键信息而非调试细节。确保文件位于Spark配置目录下（例如`conf/`或`target/classes/`）。引用中提到，如果控制台仍打印过多日志，需检查`target/classes/`目录是否存在该文件，必要时手动复制一份[^3]。 示例配置片段： ```properties # 设置根日志级别为WARN log4j.rootCategory=WARN, console # 降低特定包的日志级别，例如Spark核心组件 log4j.logger.org.apache.spark=WARN ``` 2. **管理日志文件增长和存储** 针对长时间运行的Spark Streaming或批处理作业，启用日志轮转和压缩机制，避免日志文件无限增长。 - **日志轮转**：在`log4j.properties`中添加滚动策略，例如限制单个文件大小并保留历史日志上限： ```properties # 设置滚动日志策略 log4j.appender.file=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.file.maxFileSize=50MB log4j.appender.file.maxBackupIndex=10 # 最多保留10个备份文件 ``` - **事件日志优化**：Spark Event Log（用于UI监控）也可能占用存储。在Spark配置中设置`spark.eventLog.compress=true`启用压缩，并定期清理旧日志[^1]。 引用提示，小文件过多会加剧内存压力，需监控文件数量[^2]。 3. **优化驱动内存和资源使用** 过多的日志会增加Driver的内存负担，尤其在处理大量小文件时。引用提到，Driver内存不足会导致Spark UI崩溃或性能下降[^2]。 - 调整Driver内存：在提交Spark任务时增加参数，如`--driver-memory 4g`（根据集群资源调整）。 - 减少小文件生成：结合HDFS或S3的合并机制（如使用`spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2`），避免日志目录中文件碎片化。 4. **其他实用策略** - **日志压缩和归档**：定期使用工具（如`logrotate`）压缩存档旧日志，并配置自动删除策略（例如保留最近7天日志）。 - **监控与告警**：集成Spark日志到监控系统（如ELK Stack），设置阈值告警，及时发现日志异常增长。 - **代码级优化**：避免在Spark应用中使用`println`或过度日志语句，使用Spark的`logInfo()`方法代替，便于统一管理。 通过以上方法，可显著减少日志量，提升Spark程序的稳定性和性能。如果问题持续，建议检查Spark版本兼容性（如引用中基于CDH5.13和Spark 2.2.X的环境[^1]），并参考官方文档进行深度调优。
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