package com.ideal.test import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} object WC { Logger.getRootLogger.setLevel(Level.ERROR) //Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) def main(args: Array[String])

一. 日志效率原因 开发时,控制台输出一大堆日志信息,严重影响查看日志效率.   从控制台输出日志我们可以看出,应用程序是默认加载Spark-core包下面的log4j-defaults.properties日志文件.查看log4j-defaults.properties文件   由上图可知,Spark-core包设置默认的日志级别为info,所以我们才看到一大堆日志信息. 那针对以上问题,在开发过程中我们如何解决? 二. 日志级别解决方法 方式一.局部应用设置 针对SparkContext应用

<logger name="demo-log" additivity="false"> <level value="${log.level}" /> <appender-ref ref="LOG-FILE" /> </logger> LOG4J中分为OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE.ALL或者您定义的级别.Log4j建议仅仅使用四个级别.

日志信息分类 1.等级由低到高:debug<info<warn<Error<Fatal; 2.区别: debug 级别最低,可以随意的使用于任何觉得有利于在调试时更详细的了解系统运行状态的东东: info  重要,输出信息:用来反馈系统的当前状态给最终用户的: 后三个,警告.错误.严重错误,这三者应该都在系统运行时检测到了一个不正常的状态. warn, 可修复,系统可继续运行下去: Error, 可修复性,但无法确定系统会正常的工作下去; Fatal, 相当严重,可以肯定这种错误已

1.四个需求 需求一:求contentsize的平均值.最小值.最大值 需求二:请各个不同返回值的出现的数据 ===> wordCount程序 需求三:获取访问次数超过N次的IP地址 需求四:获取访问次数最多的前K个endpoint的值 ==> TopN 2.主程序LogAnalyzer.scala package com.ibeifeng.bigdata.spark.core.log import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spar

摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC

Spark:控制日志输出级别 终端修改 在pySpark终端可使用下面命令来改变日志级别 sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等 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.ro

摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC

编辑Spark中conf中配置文件log4j.properties 设置日志级别为WARN,即:log4j.rootCategory=WARN, console

可能看到这个标题,读者会问:要修改日志的级别,不是直接修改log.xxx就好了吗?为何要搞那么复杂呢?所以,先说一下场景,为什么要通过TurboFilter去动态的修改日志级别.我们在使用Java开发各种项目的时候必然的会引入很多框架,这些框架通过堆叠的方式完成所要提供的业务服务(一个服务请求在进入后会在这些框架中兜一圈,然后返回结果),当一个比较底层的框架在处理过程中抛出了异常之后,这个异常会不断的向上传递.这个时候,有的框架直接throw,继续向上抛,而有的在throw之前还会自己打印一下e

一:History日志聚合的配置 1.介绍 Spark的日志聚合功能不是standalone模式独享的,是所有运行模式下都会存在的情况 默认情况下历史日志是保存到tmp文件夹中的 2.参考官网的知识点位置 3.修改spark-defaults.conf 4.修改env.sh 5.在HDFS上新建/spark-history bin/hdfs dfs -mkdir /spark-history 6.启动历史服务 sbin/start-history-server.sh 7.测试 webUI: ht

log4j定义了8个级别的log(除去OFF和ALL,可以说分为6个级别),优先级从高到低依次为:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE. ALL. 1. ALL 最低等级的,用于打开所有日志记录. 2. TRACE designates finer-grained informational events than the DEBUG.Since:1.2.12,很低的日志级别,一般不会使用. 3. DEBUG 指出细粒度信息事件对调试应用程序是非常有帮助的,

之前介绍了在<Spring boot中使用log4j记录日志>,仅通过log4j.properties对日志级别进行控制,对于需要多环境部署的环境不是很方便,可能我们在开发环境大部分模块需要采用DEBUG级别,在测试环境可能需要小部分采用DEBUG级别,而在生产环境时我们又希望采用INFO级别.这个时候,我们要自己手工编辑log4j.properties文件来调整日志级别,不论在版本库中默认保存哪个环境的级别设定,都会增加其他环境使用人员的工作量,虽然很细微,但是手工修改总不是一件很好的选择,

logback是一套日志框架,由log4j的优化版,由同一个作者开发,在速度和性能上都超过其他日志框架,再结合slf4j,已成为当前最流行的日志框架. 一.springboot中使用logback springboot中使用logback日志的详细配置说明见:https://blog.csdn.net/appleyk/article/details/78717388 二.springboot中的日志级别动态调整 2.1.Spring Boot 1.5.x中引入的一个新的控制端点:/loggers

springboot中动态修改logback日志级别 在spring boot中使用logback日志时,项目运行中,想要修改日志级别. 代码如下: import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestP

springboot中动态修改log4j2日志级别 在spring boot中使用log4j2日志时,项目运行中,想要修改日志级别. 1.pom.xml依赖: <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.7</version> </dependency&g

在idea中跑storm工程时,因为Storm中的日志级级别默认为INFO,控制台总是打印出很多没用的INFO级别的日志,导致我自己在代码中的sout内容看不清楚. 于是想着自定义日志的打印级别为WARN或ERROR. 网上查找了很多资料,有的说修改logback.xml, 有的说修改logback下的cluster.xml.但都没用. 后来终于找到了方法,在resources资源文件夹下,添加log4j2.xml (该文件是日志的配置文件,存在于storm-core-1.1.1.jar包中,用

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

日志级别 trace<debug<info<warn<error<fatal 默认级别为info,即默认打印info及其以上级别的日志,如下: logging.level设置日志级别,后面跟生效的区域,比如root表示整个项目,也可以设置为某个包下,也可以具体到某个类名(日志级别的值不区分大小写) logging.level.root=info就是默认的情况 logging.level.root=warn时如下,项目已成功启动,只是没有warn级别的日志而已,如下: 新建配置

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

在測试spark计算时.将作业提交到yarn(模式–master yarn-cluster)上,想查看print到控制台这是imposible的.由于作业是提交到yarn的集群上,so 去yarn集群上看日志是非常麻烦的,但有特别想看下print的信息,方便调试或者别的目的 在Spark的conf文件夹下,把log4j.properties.template改动为log4j.properties.原来的内容例如以下: #Set everything to be logged to the con