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 spark根目录conf log j.properties.template拷贝到工程的resources目录下,并改名成 log j.properties 修改log j.properties配置文件中的日志级别:如下红字ERROR,表示日志级别为ERROR Set everything to ...
2020-02-16 23:25 0 1184 推荐指数:
import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN ...
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 ...
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 ...
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$SPARK ...
摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单。 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK ...
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.ERROR) 通过在代码中设置log级别即可 ...
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