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
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01-25 974
（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
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03-03 883
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spark设置日志级别的4种方式
炼数成器
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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 1436
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
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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
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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**：...
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[Spark]Spark常用的优化方法
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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。
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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
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首先，用户的问题是关于解决...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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