spark運行的時候會產生大量的消息,讓程序的運行結果看起來比較費勁 所以可以再程序中添加一些代碼,設置一下輸出日志的級別 代碼中Level那里的參數,可以設置為WARN,或者ERROR,這個根據自身需求 直接設置為ERROR可能會錯過一些比較重要的警告信息,但是這樣輸出的內容 ...
我們通常會使用IDE 例如Intellij IDEA 開發Spark應用,而程序調試運行時會在控制台中打印出所有的日志信息。它描述了 偽 集群運行 程序執行的所有行為。 在很多情況下,這些信息對於我們來說是無關緊要的,我們更關心的是最終結果,無論是正常輸出還是異常停止。 幸運的是,我們可以通過log j主動控制日志輸出的級別。引入log j.Logger和log j.Level,並在對象中設置Lo ...
2016-06-13 15:38 0 11142 推薦指數:
spark運行的時候會產生大量的消息,讓程序的運行結果看起來比較費勁 所以可以再程序中添加一些代碼,設置一下輸出日志的級別 代碼中Level那里的參數,可以設置為WARN,或者ERROR,這個根據自身需求 直接設置為ERROR可能會錯過一些比較重要的警告信息,但是這樣輸出的內容 ...
import org.apache.log4j.{ Level, Logger } Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN ...
默認是INFO級別,輸出內容太多,影響真正輸出結果的查找,需要修改成 WARN 或 ERROR 級別 1 spark根目錄conf/log4j.properties.template拷貝到工程的resources目錄下,並改名成 log4j.properties 2 修改 ...
Spark程序在運行的時候,總是輸出很多INFO級別內容 查看了網上的一些文章,進行了試驗。 發現在 /etc/spark/conf 目錄下,有一個 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template ...
Spark:控制日志輸出級別 終端修改 在pySpark終端可使用下面命令來改變日志級別 sc.setLogLevel("WARN") # 或者INFO等 修改日志設置文件 ** 通過調整日志的級別來控制輸出的信息量.減少Spark Shell使用過程中在終端顯示的日志 ...
原文鏈接:Spark應用程序運行的日志存在哪里 在很多情況下,我們需要查看driver和executors在運行Spark應用程序時候產生的日志,這些日志對於我們調試和查找問題是很重要的。 Spark日志確切的存放路徑和部署模式相關: (1)、如果是Spark Standalone模式 ...
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.ERROR) 通過在代碼中設置log級別即可 ...
Jmeter運行出現問題可以通過調整jmeter的日志級別定位問題,但運行測試時建議關閉jmeter日志,jmeter打印日志耗費系統性能。 Jmeter日志默認存放在%JMeter_HOME%\bin目錄,文件名通常是JMeter.log。日志記錄與JMeter本身運行有關的日志信息 ...