# Spark如何查看日志
在使用Spark进行大数据处理时，了解运行日志对于排查问题和优化性能至关重要。本文将介绍如何查看Spark的日志。
## 1. Spark日志概述
Spark的日志分为两个级别：driver日志和executor日志。driver日志记录了driver程序的日志信息，而executor日志记录了executor的日志信息。
在Spark中，日志可以分为两类：控制台
您是否曾经对运行了几个小时的Spark作业感到沮丧，但由于基础设施问题而失败了。 您会很晚才知道此故障，并浪费了数小时的时间，当Spark UI日志也无法用于事后检查时，它会更加痛苦。 你不是一个人！ 在这篇文章中，我将介绍如何启用与Spark logger搭配使用的自定义记录器。 该定制记录器将收集从被动监视到主动监视所需的所有信息。 无需为此设置额外的日志记录。 Spark
转载
2023-08-08 09:01:23
107阅读
SparkContext是通往Spark集群的唯一入口，是整个Application运行调度的核心。一、Spark Driver Program Spark Driver Program（以下简称Driver）是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序。其实，初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中，由Sp
如何分析GC日志学习内容：Java VisualVM：功能介绍GC日志分析：分析： 学习内容：Java VisualVM：工具在目录：C:\Java\jdk1.8.0_181\bin**功能介绍1.抽样器，点击内存，就可以看到各个类占用内存大小，实例数量，一眼就能定位到具体的异常方法。2.点击监视 可以看到堆内存的使用情况3.插件下载4.点击下载Visual GC插件。可以看到各代内存情况5.远
转载
2023-08-12 20:25:07
203阅读
场景描述hive 数据表的导入导出功能部分代码如下所示，使用 assemble 将 Java 程序和 spark 相关依赖一起打成 jar 包，最后 spark-submit 提交 jar 到集群执行。public class SparkHiveApplication {
public static void main(String[] args){
long star
# 查看 Hive on Spark 错误日志
Hive on Spark 是一种在 Hadoop 上运行的 Apache Hive 引擎，它使用了 Apache Spark 作为计算引擎。在使用 Hive on Spark 进行数据处理时，有时会遇到错误。本文将介绍如何查看 Hive on Spark 的错误日志，并解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一个 Hive 表，其中包含
原创
2023-09-16 06:17:30
497阅读
线上GC日志如何查看附上案例的jvm参数-server
-Xms2048M
-Xmx2048M
-Xss256k
-XX:NewSize=512M
-XX:MaxNewSize=512M
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:CMSInitiatin
在运行Spark应用程序的时候，driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息，但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口，也就是 说，Spark应用程序运行完后，将无法查看应用程序的历史记录。Spark history server就是为了应对这种情况而产生的，通过配置，Spark应用程序在运行完应用程序之后，将应用程序的运行信息写入指定目录，而Spark history server
日志信息如下所示：1.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -0800] "GET /majihua/article/284234 HTTP/1.1" 200 12341.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -080
# Spark YARN 日志查看教程
## 简介
本教程将指导你如何通过使用 Spark 和 YARN 来查看应用程序的日志。我们将从整个流程开始，然后逐步指导你执行每个步骤。
## 整体流程
以下表格总结了整个流程，其中包括了每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 提交 Spark 应用程序到 YARN 集群 |
| 步骤 2 | 找
# Spark查看Executor日志
在Spark中，Executor是指在集群中运行的任务实例，它负责执行Spark应用程序中的具体任务。Executor的日志可以提供有关任务执行的详细信息，包括任务的进度、错误和性能指标。本文将介绍如何查看Spark Executor日志，并提供相应的代码示例。
## 1. 查看日志文件
Spark Executor的日志文件通常存储在集群中的某个位置
# Spark查看YARN日志的实现方法
## 简介
在使用Spark集群进行大数据分析时，我们常常需要查看YARN的日志来了解任务的运行情况。本文将介绍如何通过Spark来查看YARN的日志。
## 流程概述
以下是实现“Spark查看YARN日志”的步骤概述：
```mermaid
flowchart TD
A[设置Spark配置] --> B[创建SparkSession]
# 使用YARN查看Spark日志
## 引言
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要查看和分析Spark应用程序的日志信息。通过查看日志，我们可以了解应用程序的运行情况、发现问题、优化性能等。本文将介绍如何使用YARN来查看Spark应用程序的日志。
## YARN简介
Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的核心组件之
目录一、日志数据清洗(一)需求概览——数据清洗(二)代码实现1.环境配置2.创建Row对象3.创建Schema4.创建DataFrame5.删除重复数据6.单独处理url，并转为Row对象7.再次创建Schema8.再次创建DataFrame9.创建JdbcUtils工具类，连接Mysql数据库10.将结果写入Mysql数据库二、用户留存分析(一)需求概览(二)代码实现——计算次日留存率1.环境配
下面是在yarn资源管理页面和spark作业页面无法查看的情况的尝试。可以通过yarn application -list -appStates ALL |grep AppName，查看应用对应的appId。1、如果Spark的资源管理器是Yarn，并且yarn开启了日志聚合功能，那么历史作业日志可以在hdfs上查找，路径一般是/tmp/logs/用户名/logs/appId/executor主机
转载
2023-06-11 15:31:19
2178阅读
目录0. 相关文章链接1. Local 模式1.1. 解压缩文件1.2. 启动 Local 环境1.3. 命令行工具1.4. 退出本地模式1.5. 提交应用 2. Standalone 模式 2.1. 解压缩文件 2.2. 修改配置文件2.3. 启动集群2.4. 提交应
转载
2023-09-21 20:26:45
162阅读
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，我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志，在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目
转载
2023-09-18 22:01:17
232阅读
# 项目方案：通过Spark查看Executor日志
## 项目介绍
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要查看Executor的日志来了解作业的运行情况，定位bug等。本项目将介绍如何通过Spark查看Executor日志。
## 实现方案
### 步骤一：配置Spark日志级别
首先，我们需要在Spark应用程序中设置日志级别为DEBUG，以便更详细地查看Executor的日志信
# 查看Spark运行日志的步骤和方法
## 概述
在Spark开发过程中，查看运行日志是非常重要的，可以帮助开发者及时发现问题并进行调试。本文将介绍如何查看Spark运行日志的步骤和方法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[启动Spark应用] --> B[查看Spark运行日志]
```
## 步骤和代码解释
### 步骤一：启动Spark应用
1、离线处理架构图：2、数据处理流程：数据采集：使用Flume采集web日志信息到HDFS中去数据清洗：将脏数据清理，使用Spark、hive、MapReduce等分布式计算框架数据处理：按照我们的需要进行相应业务的统计和分析，使用Spark、hive、MapReduce等分布式计算框架处理结果入库：调用API，将结果存放到RDBMS,NoSQL中去；数据可视化：通过图形化展示，Echarts或者
