<think>我们正在讨论两个不同的上下文：
日志系统和任务管理（如YARN）中的应用程序名称自定义。我将分别解释这两个方面。
### 一、在
日志系统中自定义应用程序名称（以Spring Boot为例）
在Spring Boot应用中，我们通常希望
日志中能体现应用名称，便于在多个应用共存时区分
日志来源。以下是两种实现方式：
#### 方法1：通过`
application.properties`设置应用名（影响
日志输出）
```properties
#
application.properties
spring.
application.name=my-custom-app-name
```
**效果**：
- 控制台和
日志文件中会自动出现`[my-custom-app-name]`标识
- 无需修改
日志配置，Spring Boot默认
日志格式包含该名称[^1]
#### 方法2：自定义
日志配置（如logback）
1. 创建`logback-spring.xml`文件（放置在`src/main/resources`目录下）
2. 在配置中使用`${springAppName}`变量引用应用名称：
```xml
<configuration>
<property name="LOG_PATTERN"
value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [${springAppName:-default}] %-5level %logger{36} - %msg%n"/>
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
</encoder>
</appender>
<root level="info">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
</root>
</configuration>
```
3. 在`
application.properties`中声明变量值：
```properties
springAppName=my-custom-log-name
```
> **注意**：若需完全自定义配置路径，可在`
application.properties`中指定：
> ```properties
> logging.config=classpath:my-logback-config.xml
> ```[^2]
### 二、在YARN任务中自定义应用名称
当提交YARN任务时（如
Spark/Flink/MapReduce），应用名称会
显示在YARN ResourceManager界面和`yarn
application -list`命令输出中。自定义方法取决于任务提交方式：
####
Spark任务示例（
spark-submit）
```bash
spark-submit \
--class com.example.Main \
--name "My Custom
Spark App" \ # 设置YARN应用名称
/path/to/your-app.jar
```
**效果**：在YARN中
显示的应用名称将为`"My Custom
Spark App"`
#### Flink任务示例（flink run）
```bash
flink run \
-m yarn-cluster \
-ynm "My Custom Flink
Job" \ # 设置YARN应用名称
/path/to/your-flink-
job.jar
```
#### MapReduce任务（Java API）
```java
Job job =
Job.getInstance(conf);
job.set
JobName("Custom MapReduce
Job"); // 设置MapReduce任务名称
// 注意：在YARN中
显示的名称通常与此一致
```
### 三、在自定义
Application类中设置（Android类比）
虽然用户提供了Android自定义
Application的示例[^3]，但该场景与服务器端应用名称设置不同。在服务器端（如Spring Boot），应用名称通常通过配置文件或启动参数设置，而非代码硬编码。
### 总结对比表
| 场景 | 自定义方式 | 影响范围 |
|---------------------|-----------------------------------|-----------------------|
| Spring Boot
日志名称 | `spring.
application.name`属性 |
日志输出、服务注册 |
| 独立
日志系统名称 | logback配置中的`<property>` | 仅
日志输出格式 |
| YARN应用名称 | 任务提交参数（如`--name`, `-ynm`） | YARN任务管理界面 |
§§相关问题§§
1. 如何在Spring Boot中同时修改
日志名称和服务注册名称？
2. YARN任务提交后能否动态修改
显示的应用名称？
3. 自定义logback配置时如何避免与Spring Boot默认配置冲突？
4. 如何在分布式系统中实现全局统一的
日志应用标识？</think>### 在
日志系统和任务管理中自定义应用程序名称的方法
#### 一、在
日志系统中自定义应用名称（以Spring Boot为例）
1. **通过配置文件设置**
在 `
application.properties` 或 `
application.yml` 中定义应用名称：
```properties
#
application.properties
spring.
application.name=my-custom-app
```
或
```yaml
#
application.yml
spring:
application:
name: my-custom-app
```
日志将自动包含该名称：[^1]
2. **自定义
日志配置**
在 `logback-spring.xml` 中直接声明应用名称变量：
```xml
<configuration>
<property name="APP_NAME" value="my-custom-app" />
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd} [${APP_NAME}] %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
</configuration>
```
日志输出示例：
`2023-10-15 [my-custom-app] User login successful`
3. **通过启动参数设置**
运行JAR时指定应用名称：
```bash
java -jar yourapp.jar --spring.
application.name=api-service
```
#### 二、在任务管理系统中自定义名称（以YARN为例）
1. **
Spark任务提交**
使用 `--name` 参数：
```bash
spark-submit \
--class com.example.Main \
--name "Customer_Analytics_
Job" \
your-
spark-
job.jar
```
2. **Flink任务提交**
使用 `-ynm` 参数：
```bash
flink run \
-m yarn-cluster \
-ynm "RealTime_DataPipeline" \
your-flink-
job.jar
```
3. **MapReduce任务**
在代码中设置作业名称：
```java
public class Custom
Job extends Configured implements Tool {
public int run(String[] args) {
Job job =
Job.getInstance(getConf());
job.set
JobName("Sales_
Report_Generator"); // 自定义名称
// ...其他配置
}
}
```
#### 三、在自定义
Application类中设置（通用Java）
```java
public class Custom
Application extends
Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
// 设置全局应用标识
System.setProperty("app.name", "mobile_client_v2");
}
}
```
在
日志配置中引用：
```xml
<!-- logback-spring.xml -->
<property name="APP_NAME" value="${app.name:-default_app}" />
```
### 配置验证方法
1. **
日志验证**
检查
日志输出是否包含自定义名称：
```bash
tail -f app.log | grep "mobile_client_v2"
```
2. **YARN任务验证**
查看任务列表：
```bash
yarn
application -list | grep "Customer_Analytics"
```
### 最佳实践建议
1. **命名规范**
```plaintext
<项目>_<模块>_<环境>_v<版本>
示例: payment_notification_prod_v2
```
2. **多环境区分**
使用Spring Profile：
```yaml
spring:
profiles: prod
application:
name: order-service-prod
```
3. **动态命名**
在启动脚本中使用变量：
```bash
#!/bin/bash
APP_VERSION=$(date +%Y%m%d)
spark-submit --name "DataSync_$APP_VERSION" ...
```
本文记录了一次使用CDH5.9.0进行Spark调优的经历，在CDH5.8.3上遇到问题后，通过调整内存配置解决了spark-shell执行等待的问题，并指出CDH5.7.1在JDK1.8环境下存在的连接配置错误。
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