我们通常会使用IDE(例如Intellij IDEA)开发Spark应用,而程序调试运行时会在控制台中打印出所有的日志信息。它描述了(伪)集群运行、程序执行的所有行为。 在很多情况下,这些信息对于我们来说是无关紧要的,我们更关心的是最终结果,无论是正常输出还是异常停止。 幸运 ...
spark运行的时候会产生大量的消息,让程序的运行结果看起来比较费劲 所以可以再程序中添加一些代码,设置一下输出日志的级别 代码中Level那里的参数,可以设置为WARN,或者ERROR,这个根据自身需求 直接设置为ERROR可能会错过一些比较重要的警告信息,但是这样输出的内容也少,可以直接看到结果 ...
2019-09-24 19:23 0 367 推荐指数:
我们通常会使用IDE(例如Intellij IDEA)开发Spark应用,而程序调试运行时会在控制台中打印出所有的日志信息。它描述了(伪)集群运行、程序执行的所有行为。 在很多情况下,这些信息对于我们来说是无关紧要的,我们更关心的是最终结果,无论是正常输出还是异常停止。 幸运 ...
import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN ...
默认是INFO级别,输出内容太多,影响真正输出结果的查找,需要修改成 WARN 或 ERROR 级别 1 spark根目录conf/log4j.properties.template拷贝到工程的resources目录下,并改名成 log4j.properties 2 修改 ...
Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验。 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template ...
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 ...
原文链接:Spark应用程序运行的日志存在哪里 在很多情况下,我们需要查看driver和executors在运行Spark应用程序时候产生的日志,这些日志对于我们调试和查找问题是很重要的。 Spark日志确切的存放路径和部署模式相关: (1)、如果是Spark Standalone模式 ...
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.ERROR) 通过在代码中设置log级别即可 ...
Jmeter运行出现问题可以通过调整jmeter的日志级别定位问题,但运行测试时建议关闭jmeter日志,jmeter打印日志耗费系统性能。 Jmeter日志默认存放在%JMeter_HOME%\bin目录,文件名通常是JMeter.log。日志记录与JMeter本身运行有关的日志信息 ...