Spark日志研究

最新推荐文章于 2022-09-21 11:04:17 发布
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本文探讨了Spark的日志系统，详细解析了其日志分为驱动器、executor和应用程序日志三大部分，深入理解Spark运行时的日志信息对于故障排查和性能优化至关重要。

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Spark日志分三部分:

1.Client日志:就是我们spark-submit一个Application的时候在屏幕上可以看到的日志,Spark的一行日志能够看出是哪个类输出的日志,这有助于理解每个类在哪个机器上执行.Client日志最重要的还是记录了SparkContext启动过程的初始化过程.
如下图,前面红框表示类.


2.Master日志,Master日志主要记录了App的注册和Master启动Executor的过程,从日志中可以看出,app在注册的时候,Master会给App分配一个appid,这个id是唯一的,能够在不同机器上面对同一个appid进行追终.Master日志在启动Master的机器的$SPARK_HOME/logs下.


3.Worker日志 : 记录了ExecutorBackend的启动方式,这个启动就可以注册Executor了,并且记录了每个ExecutorRunner启动和关闭Tasker的过程,从日志启动ExecutorBackend的指令可以看出,一个Executor是可以有多个cores的.



大数据领域Spark的日志分析与优化
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-12 776
在当今数字化时代，各类系统和应用会产生海量的日志数据。这些日志数据蕴含着丰富的信息，如系统运行状态、用户行为模式等。对日志数据进行有效的分析，可以帮助企业及时发现系统故障、优化业务流程、提升用户体验等。Spark作为一个快速、通用的集群计算系统，在大数据处理领域得到了广泛应用。本文章的目的是深入探讨如何利用Spark进行日志分析，并对分析过程进行优化，以提高分析效率和准确性。文章的范围涵盖了从日志数据的读取、处理到分析结果的输出，以及在整个过程中涉及的性能优化策略。
Spark日志分析--json格式、传统格式日志
timicai的博客
11-23 584
目录一、Json文件日志1.1 清洗数据1.2 rdd转dataFrame格式1.3 提取'cm'中信息1.4 提取'event'中信息1.5 按'en'中的类型分类生成表1.6 将生成的表保存到hive库1.7 查看hive中的表二、传统格式日志2.1 数据清洗2.2 拆分url2.3 数据保存到MySQL库 点击下载样例文件 提取码: vjex 一、Json文件日志 使用数据 op.log文件 注：spark-shell界面操作 1.1 清洗数据 数据样例展示：cm ap et id "cm": {"l
spark-client模式下，设置spark的日志级别
搬砖の隔壁老王
06-06 2451
# Set everything to be logged to the console log4j.rootCategory=WARN,console log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.target=System.err log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.consol
Spark应用程序运行日志查看
Spark MLlib 机器学习
05-20 2万+
比如，Spark应用程序代码如下： defseq(a: Int, b: Int): Int = {   println("seq: " + a + "\t "+ b)   math.max(a, b) }  defcomb(a: Int, b: Int): Int = {   println("comb: " + a + "\t "+ b)   a + b  }    vardata11= sc.
如何查看Spark日志与排查报错问题
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一、各界面说明 1.1、查看YARN页面的driver日志 可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务，然后点击对应的application号链接，如下图所示： 这样会进入该application的信息界面，“FinalStatus”显示了该application的最后状态，点击下方的“logs”按钮也会进入到driver日志界面，如下图所示： 对于driver日志而言，代码中的println()和show()等函数的输出，一般都在stdout里，大部分重要的报错信息都在s
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