1.hadoop项目日志输出级别首先了解log4j的基本知识，参考之前的博客。对于hadoop来说，日志很繁杂。对于输出日志的级别，首先查看hadoop的日志文件log4j.propertieslog4j.rootLogger=${hadoop.root.logger}, EventCounter的前一部分是hadoop.root.logger。所以我们可以知道，对已我们修改hadoop的配置文件
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2023-06-14 20:54:25
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Spark Streaming在数据平台日志解析功能的应用一、日志解析功能的背景：通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的data_platform，为该平台的一个功能。目前支持解析的日志类型包括：Hive任务、Spark任务、Datay增量任务、
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。2.请阐述Spark的几个主要概念及相互关系： RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager RDD任务划分原理窄依赖不
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2023-07-10 15:45:33
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一、各界面说明1.1、查看YARN页面的driver日志可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务，然后点击对应的application号链接，如下图所示： 这样会进入该application的信息界面，“FinalStatus”显示了该application的最后状态，点击下方的“logs”按钮也会进入到driver日志界面，如下图所示： 对于driver日志而言，代码中的**pr
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2023-08-18 13:20:28
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严格来说不是将spark1.6升级到spark2.3，而是安装一个新的spark2.3一、JDK1.7升级到JDK1.8由于之前CDH中安装了spark1.6，为了适配，我安装jdk1.7，但是在spark2.3中jdk1.7的支持已经被移除了，所以我们第一件事需要将jdk版本升级到jdk1.81、停掉所有节点的cloudera manager/opt/cm-5.15.0/etc/init.d/c
import org.apache.log4j.{ Level, Logger }Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLeve...
原创
2021-06-01 12:14:36
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1、首先下载log4的jar包，官方路径为：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/logging/log4j/1.2.17/log4j-1.2.17.zip2、下载完成后，把jar包导入到idea中，参考文档：http://jingyan.baidu.com/article/fec7a1e5f79e2b1191b4e74f.html3、之后参考log4使用教程，
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2023-07-20 16:45:08
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我有4台机器 其中hadoop1-hadoop3是cdh集群，而hadoop4是一台普通的机器。我通过一台不属于cdh集群的机器，通过远程的方式，让cdh集群进行运算，而我本机不参与运算。进行操作的流程如下:要想理解远程提交，我们从2个方面去学习 1.了解原理和思路 2.进行操作了解原理思路 首先，我们来了解spatk基础常识 spark提交
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2023-08-31 20:31:54
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PySpark启动以Local,yarn,standalone,mesos2、控制日志级别，有效的日志级别包括：ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN控制日志输出内容的方式有两种log4j.rootCategory=INFO, console和from pyspark import SparkContext sc =SparkC
## CDH Spark日志清理
### 1. 介绍
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，可用于大规模数据处理和分析。在使用CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）集群时，Spark会生成大量的日志文件。这些日志文件可能占用大量的磁盘空间，并且对于系统管理员来说，维护和清理这些日志文件可能会变得非常繁琐。因此，本文将介
# CDH Spark 日志等级设置教程
## 整体流程
为了设置CDH中Spark的日志等级，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开CDH集群中的Spark配置文件 |
| 2 | 修改日志级别配置 |
| 3 | 重启Spark服务 |
## 操作步骤
### 步骤 1: 打开CDH集群中的Spark配置文件
首先，
# 项目方案：CDH如何停止Spark任务
## 1. 介绍
在CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）环境中，Spark是一个常用的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在运行中，有时候需要停止正在运行的Spark任务。本项目方案将详细介绍如何使用CDH来停止Spark任务，并提供相应的代码示例。
## 2. 方案步骤
### 步骤 1：理解Spark任务
Spark 任务执行流程分析 Spark 任务的任务执行流程文字详细描述(1)、将我们编写的程序打成 jar 包 (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行 (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代
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2023-07-04 09:52:43
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一、日志打印格式整理ngx_printf.cxx以及ngx_log.cxx。
ngx_printf.cxx：放和打印格式相关的函数；
ngx_log.cxx：放和日志相关的函数；ngx_log_stderr():往屏幕上打印一条错误信息；功能类似于printf,可变参。
printf("mystring=%s,myint=%d，%d","mytest",15,20);
printf的两个功能：
(
原标题：日志分析实战之清洗日志小实例4：统计网站相关信息问题导读1.如何统计网站总的点击量？2.如何实现统计不能访问网页的个数?3.文章中如何定义和使用Scala函数的？上一篇about云日志分析实战之清洗日志3：如何在spark shell中导入自定义包http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=22881上一篇，我们已经添加
1 Standalone模式下按照香飘叶子的文档部署好完全分布式集群后，提交任务到Spark集群中，查看hadoop01:8080，想点击查看某个已完成应用的历史情况，出现下面的提示：Event logging is not enabled
No event logs were found for this application! To enable event logging, set spa
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2023-08-06 12:49:17
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文章目录聚合日志日志查看方式1. yarn命令2. HDFS命令行工具3. Spark Web UI非聚合日志Spark日志文件参考 当我们的Spark应用程序运行在YARN资源管理器的时候，集群中ApplicationMaster和Executor都是运行在YARN container中，container是YARN集群对资源（内存、CPU等）的抽象。YARN对于运行完成的应用程序有两种处理c
前几篇博客详细解析了Spark的Job触发机制、Spark的DAGScheduler调度机制、Spark的TaskScheduler调度机制、Spark调度器的终端通信SchedulerBackend和Spark的Executor启动，在对这些源码进行分析之后，头脑中十分混乱，对于各个机制的具体执行过程不是十分了解。网上的各种分析博客也写得不是十分清晰，于是就开始了Spark任务提交流程的分析。本
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2023-09-06 18:49:35
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# CDH Hive on Spark 没有日志的实现指南
在大数据处理领域，Hive是一个广泛使用的数据仓库工具，而Spark是一个强大的数据处理引擎。当我们在CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中配置Hive与Spark集成时，有时候会遇到没有日志的问题。本文将提供一个详细的指南，帮助你逐步解决这个问题。
## 总体流程概览
在开始之前，让我们对
# 调整Spark日志级别
Apache Spark是一个快速的通用计算引擎，用于大规模数据处理。在开发和调试Spark应用程序时，日志信息对于了解应用程序的运行情况非常重要。默认情况下，Spark会输出各种日志信息，包括INFO、WARN和ERROR级别的日志。有时候，我们可能希望调整Spark的日志级别，以便更清晰地查看所需的信息或减少日志量。
## 调整Spark日志级别方法
要调整S
