spark日志输出级别

最新推荐文章于 2023-09-13 16:04:19 发布

chang小君

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分类专栏： spark 文章标签： spark日志级别修改日志级别 spark-shell日志

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1.终端修改

在spark-shell或者pyspark终端下可使用下面命令来改变日志级别
sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等

2.修改日志设置文件

通过调整日志的级别来控制输出的信息量.减少Spark Shell使用过程中在终端显示的日志

切换当前路径到Spark安装路径
拷贝一份日志设置文件的模板文件
cp log4j.properties.template log4j.properties.template
找到下面一行内容
log4j.rootCategory=INFO, console
改为如下
log4j.rootCategory=WARN, console

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Spark3设置日志输出级别

zhengzaifeidelushang的博客

09-29

949

Spark3设置日志输出级别，减少日志输出修改Spark3安装目录下conf文件夹下的log4j-defaults.properties日志文件把日志输出的级别改为WARN vim log4j.properties log4j.rootCategory=WARN, console

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11-20

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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...

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12-11

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01-22

5041

spark-sql 控制台修改日志级别这个我找了好久的解决方法修改文件 conf/log4j.properties # Set everything to be logged to the console log4j.rootCategory=WARN, console log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender

Spark 日志配置

半路出家，立地为猿

12-28

2475

在使用spark 环境开发时，有时为了方便，需要pyspark环境下执行一些代码，但默认的日志级别是INFO, 这样会输出超级多的日志，界面一几乎是一直在刷屏状态。可以调一下日志的输出级别。一、修改日志配置在$SPARK_HOME/conf 下找到 log4j.properties.template，复制一份到新文件log4j.properties 可直接修改文件名称为log4j.pr

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调整spark-sql控制台日志输出级别

jiezou12138的博客

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spark6. 如何设置spark 日志

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拼命小李博客

09-06

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❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️写作不易请多多点赞评论支持博主❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ 1、目的 "定时处理用户搜索日志，统计用户搜索词" 2、期望结果 "当鼠标下拉点入搜索栏后显示搜索热词统计结果" 使用spring+springmvc+mysql+bootstarp实现的学生就业案例~（教学需要大佬勿喷） 3、环境要求 anaconda python3.6 jdk1.8 spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 scala-2.13....

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在使用spark-submit运行工程jar包时常常会出现一下两个问题： 1.在程序中手打的log（如print（“***testRdd.count=”+testRdd.count()）常常会因被下一个Job的执行日志覆盖掉而无法查看日志；，或执行日志过多，不好查看print的内容。 2.一旦命令窗口被关闭或者电脑因断电等原因异常关闭，程序便终止运行。其中，第一个问题可以通过将运行日志

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下图是是PySpark shell 启动时的样子。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...

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### Java 中连接 Spark 时的日志配置与调整在 Java 应用程序中使用 Spark 时，可以通过多种方式来控制和配置日志输出。以下是几种常见的方法及其具体实现： #### 方法一：通过 `spark-submit` 设置日志级别 当使用 `spark-submit` 提交任务时，可以直接指定独立的 Log4j 配置文件路径。这种方式适用于集群环境下的作业运行。命令示例： ```bash spark-submit --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties" \ --class com.example.MainApp /path/to/your-application.jar ``` 上述命令中的 `-Dlog4j.configuration` 参数指定了自定义的 Log4j 配置文件位置[^3]。此方法允许开发者完全掌控日志行为而无需修改应用程序代码。 --- #### 方法二：通过 `log4j.properties` 文件配置日志级别 Spark 默认支持 Log4j 的日志框架，因此可以在项目的资源目录下创建或更新 `log4j.properties` 文件以定制化日志输出规则。以下是一个典型的配置示例： ```properties # Root logger option log4j.rootLogger=INFO, console # Console appender configuration log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.target=System.out log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c - %m%n # Set specific logging levels for different packages log4j.logger.org.apache.spark=WARN log4j.logger.com.example=DEBUG ``` 在此配置中，根日志器被设置为 INFO 级别并附加到控制台输出；同时针对特定包（如 `com.example` 或 `org.apache.spark`），可以进一步细化其日志记录等级[^2]。 --- #### 方法三：动态调整日志级别 如果希望在运行期间灵活更改某些类别的日志级别，则可通过编程的方式完成这一需求。例如，在应用启动初期初始化 Logger 实例后调用相应 API 修改阈值： ```java import org.apache.logging.log4j.LogManager; import org.apache.logging.log4j.Logger; public class MainApp { public static void main(String[] args) { Logger sparkLogger = LogManager.getLogger("org.apache.spark"); // 动态降低 Spark 的默认日志级别至 WARN ((ch.qos.logback.classic.Logger) sparkLogger).setLevel(ch.qos.logback.classic.Level.WARN); System.out.println("Log level adjusted successfully."); } } ``` 注意这里假设项目引入的是 Log4j 2.x 版本库，并且可能需要额外依赖桥接组件才能兼容旧版接口[^1]。 --- #### 数据库存储日志消息 (可选扩展) 对于更复杂的场景，还可以利用数据库存储机制保存结构化的日志数据以便后续分析查询。下面展示了一种基于 SQL 插入语句的形式化表达： ```sql INSERT INTO T_log4j ( project_name, create_date, level, category, file_name, thread_name, line, all_category, message ) VALUES ( 'Struts2', '%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}', '%p', '%c', '%F', '%t', '%L', '%l', '%m' ); ``` 该片段展示了如何将每条日志映射成表字段并通过 JDBC 接口持久化下来[^4]。 --- ### 总结以上介绍了三种主要途径用于管理和优化 Java-Spark 组合开发过程里的日志管理策略——从静态声明式的属性设定直至实时交互型的功能增强均有涉及。实际操作过程中应依据业务特性选取最适配的技术路线组合运用。