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在使用Intellij IDEA,local模式下运行Spark程序时,会在Run窗口打印出很多INFO信息,辅助信息太多可能会将有用的信息掩盖掉.如下所示 要解决这个问题,主要是要正确设置好log4j文件,本文主要分析如何在local模式下,将Spark的INFO信息隐藏,不影响程序中的结果输出. 1.将spark根目录下的log4j.properties文件复制到Intellij IDEA的src路径下 此时项目结构如下图所示: 2.修改log4j.properties文件的内容 将第一行的

定时删除3天前的所有日志文件: 1.例:脚本对应的要删除的目录为/home/logs在home目录创建文件clearLogFiles.sh:cd /homevim clearLogFiles.sh写入脚本内容(type f 表示值删文件,不删文件夹)(-mtime +2 表示更新时间为3天前)(| xargs 不能查到名字有空格的文件) #!/bin/bashfind /home/logs/ -type f -mtime +2 | xargs rm -f 如果日志后缀都为.log,则按照名字删除

一.报错信息 前几天网站突然访问不了,并且报了如下错误: ora-27101: shared memory realm does not exist ora-01034: oracle not available 11g ORA-24324: service handle not initialized 原因:由于数据库归档日志满了,不能继续往数据库里写数据. 二.查看归档日志大小 su - oracle sqlplus / as sysdba show parameter recover 可查

forfiles /p "e:\Program Files\Tomcat 7.0\logs" /s /m *.log /d -5 /c "cmd /c del @pathforfiles /p "e:\Program Files\Tomcat 7.0\logs" /s /m *.txt /d -5 /c "cmd /c del @path ****   红色的是目录.  绿色是以.log和.txt后缀格式的文件将会被删除.  蓝色是保留的天数,保

linux是一个很能自动产生文件的系统,日志.邮件.备份等.虽然现在硬盘廉价,我们可以有很多硬盘空间供这些文件浪费,让系统定时清理一些不需要的文件很有一种爽快的事情.不用你去每天惦记着是否需要清理日志,不用每天收到硬盘空间不足的报警短信,想好好休息的话,让我们把这个事情交给机器定时去执行吧. 1.删除文件命令: find 对应目录 -mtime +天数 -name "文件名" -exec rm -rf {} \; 实例命令: find /opt/soft/log/ -mtime +30

vim del_log.sh #!/bin/bash location="/home/dl/code/logs" find $location -mtime +4 -type f | xargs rm -f #location 是删除文件所在目录 #-mtime +4 是设置删除多少天以前的文件 #-type f 删除的类型为文件 给文件执行权限 chmod +x del_log.sh 查看当前用户是否存在定时执行任务 crontab –l 添加定时执行任务 crontab –e 进入

使用spark-submit提交local任务时,会输出很多Info信息: ------------------------------------------- Time: ms ------------------------------------------- // :: INFO scheduler.JobScheduler: Finished job streaming job ms. ms // :: INFO scheduler.JobScheduler: Total delay

一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 Log4j作为常用的日志生成工具,其清除日志的策略却十分有限.只有在RollingFileAppender中可以通过设置MaxFileSize和maxBackupIndex属性来指定要保留的日志文件大小以及个数,从而实现自动清除. 但是实际生产中,我们的真实的需求常常是定时生成日志,然后保留最近几天的日志,历史日志需要及时清理.可是Log4j中的DailyRo

来源:http://www.sqlservercentral.com/articles/Stairway+Series/73785/ 作者:Tony Davis, 2012/01/27 翻译:刘琼滨.谢雪妮.许雅莉.赖慧芳 译文: 该系列 本文是楼梯系列的一部分:SQL Server中的事务日志管理的阶梯 当事情进展顺利时,没有必要特别注意事务日志的作用或它是如何工作的.您只需要确信每个数据库都有正确的备份机制.当事情出错时,对事务日志的理解对于采取纠正措施非常重要,特别是当需要一个时间点的数据

sql服务器第5级事务日志管理的阶梯:完全恢复模式下的日志管理 原文链接http://www.sqlservercentral.com/articles/Stairway+Series/73785/ 作者 Tony Davis, 2012/01/27   系列 本文是阶梯系列的一部分:sql服务器中事务日志管理的楼梯   当事情进展顺利时,没有必要特别注意事务日志的工作或工作方式.你只需要确信每个数据库都有正确的备份系统.当出现问题时,对事务日志的理解对于采取纠正行动非常重要,特别是当需要立即对

简介 在简单恢复模式下,日志文件的作用仅仅是保证了SQL Server事务的ACID属性.并不承担具体的恢复数据的角色.正如”简单”这个词的字面意思一样,数据的备份和恢复仅仅是依赖于手动备份和恢复.在开始文章之前,首先要了解SQL Server提供的几种不同备份类型. SQL Server提供的几种备份类型 SQL Server所提供的几种备份类型基本可以分为以下三种(文件和文件组备份以及部分备份不在本文讨论之列): 1.完整(Full)备份:直接将所备份的数据的所有区(Extent)进行复制.

Linux字符模式下设置/删除环境变量方法: bash下 设置:export 变量名=变量值 删除:unset 变量名 csh下 设置:setenv 变量名 变量值 删除:unsetenv 变量名 http://darrenzhu.iteye.com/blog/2108302 http://blog.csdn.net/witsmakemen/article/details/7831631

测试提了一个bug,在360浏览器兼容模式下,删除页面数据需要手动刷新浏览器才能看到最新的数据.首先要复现当时的问题,很容易就复现了,但是发现在360浏览器兼容模式下无法打开开发者工具.好在经过反复重装之后,终于打开了开发者工具,经过跟踪发现,第一次删除数据时可以正常刷新,第二次或以后的删除将无法刷新,跟踪代码,发现通过异步请求的数据正常的返回并且绑定了.点击搜索按钮,也无法实现刷新,但是点击分页,发现可以翻页.初步推断是浏览器缓存了异步请求数据,跟踪比较返回的数据发现,推断是正确的.于是从网上

先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa

此为在网络上找来的,觉得很好! 实现目的: 对Mongodb数据库日志按天保存,并且只保留最近7天的日志记录. 具体操作: 使用Mongodb数据库自带的命令来切割日志 ps -def | grep mongod kill -SIGUSR1 <mongod process id> 1.创建Mongodb数据库日志切割脚本 vi /home/crontab/cut_mongodb_log.sh #编辑 #!/bin/sh datafile=/home/data/mongodb/mongodb_d

Windows 定时删除指定路径下N天前的日志文件 Windows 下bat脚本文件的内容为 1. 删除指定路径下5天前的所有文件 @echo off set SrcDir=E:\WORK\Git set DaysAgo=5 forfiles /p %SrcDir% /s /m *.*/d -%DaysAgo% /c "cmd /c del /f /q /a @path" 2.删除指定路径下5天前的所有log文件 @echo off set SrcDir=E:\WORK\Git //指

实验内容:非IMU模式下DML语句产生的REDO日志内容格式解读 最详细的解读是UPDATE的. 实验环境准备 11G中默认是开启IMU特性的,做此实验需要关闭此特性. alter system set "_in_memory_undo"=false; alter system set "_in_memory_undo"=true;  --实验结束后使用此语句改回使用IMU特性. 修改参数完成后,重启数据库: shutdown immediate; startup;

一.logstash的简介 一般我们看日志来解决问题的时候要么 tail+grep 要么 把日志下载下来再搜索,可以应付不多的主机和应用不多的部署场景.但对于多机多应用部署就不合适了.这里的多机多应用指的是同一种应用程序被部署到几台服务器上,每台服务器上又部署着不同的多个应用程序.可以想象,在这种场景下,为了监控或者搜索某段日志,需要登陆多台服务器,执行多个tail -F和grep命令来分析日志.一方面这很被动.另一方面,效率非常低,数次操作下来,程序员的心情也会变糟,所以就有了logstash