评：
crontab是Linux下最常用的计划任务服务。本文跟大家分享一下有关linux crontab日志存放的一些心得，希望本文能教会你更多东西。
默认情况下,crontab中执行的日志写在/var/log下,如:
#ls /var/log/cron*
/var/log/cron /var/log/cron.1 /var/log/cron.2
原创
2023-04-20 12:05:40
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# Spark任务日志：深入理解大数据处理中的执行信息
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个备受赞誉的开源分布式计算框架。它提供了一个快速、通用和高效的用于处理大规模数据的引擎。然而，当你使用Spark进行数据处理时，各种日志信息会伴随任务的执行而产生，这些日志在故障排除和性能优化中至关重要。本文将深入探讨Spark任务日志，介绍如何通过这些日志监控和优化你的Spark应用，并附
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留
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2021-09-09 17:45:56
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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
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2023-10-11 15:56:52
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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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#vim cut_nginx_log.sh #cd /usr/local/nginx/logs/ #/bin/mv access.log access_$(date +%F).log #/usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 2、设置定时任务 00 00 * *
原创
2021-08-04 16:19:05
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日志服务的组件 klogd 内核日志服务器：专门采集linux内核产生的信息syslogd 系统日志服务器：采集应用程序或服务产生的信息logger：客户端工具，可以查看日志信息启动停止服务：service syslog stop/start/restart日志服务的配置文件：/etc/syslog.conf格式messages action信息来源 如何处理一.messagesfacil
原创
2012-12-24 22:53:21
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计划任务：Linux下面，计划在未来的某一个时刻去执行的任务。分为两种：一次性的计划任务和周期性的计划任务一次性的计划任务：at服务，依赖于后台atd进程。周期性的计划任务：cron服务，依赖于后台crond进程。at：1、确认at程序是否安装# rpm -q atat-3.1.10-43.el6_2.1.x86_64# rpm -ql at/etc/at.deny 用户拒绝列表 /etc/at.
原创
2023-09-13 11:06:14
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# 如何搜集Spark任务日志
## 1. 任务概述
在大数据项目中，监测和分析Spark任务的日志是必不可少的。这可以帮助我们优化性能、调试问题以及获取更加清晰的任务执行情况。本文将详细讲解如何搜集Spark任务的日志。
## 2. 流程概述
下面是我们搜集Spark任务日志的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-14 07:00:39
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# 如何使用Yarn删除任务日志
作为一名刚入行的开发者，你可能会对使用Yarn进行任务管理感到困惑。Yarn是一个现代的包管理工具，它可以帮助我们高效地管理项目中的依赖关系。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Yarn删除任务日志。
## 流程概述
首先，让我们通过一个简单的流程表来了解整个删除任务日志的过程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开终端或命令
原创
2024-07-24 10:35:03
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# 清理Spark任务日志的指南
在大数据处理过程中，Apache Spark被广泛应用于分布式数据处理。但随着时间的推移，Spark的任务日志可能会占据大量的磁盘空间，因此定期清理这些日志是一个良好的习惯。本文将为你详细介绍如何清理Spark任务日志的过程，并提供完整的代码示例。
## 流程概述
下面是清理Spark任务日志的基本流程：
| 步骤 | 描述
## Hadoop查看任务日志
在Hadoop集群中运行MapReduce作业时，我们经常需要查看任务的日志信息来调试和监控作业的执行情况。Hadoop提供了丰富的日志信息，可以帮助我们更好地了解作业的执行过程和问题的出现。本文将介绍如何在Hadoop中查看任务日志，并提供一些代码示例。
### 查看任务日志的步骤
要查看Hadoop任务日志，需要按照以下步骤进行操作：
1. 登录Hado
原创
2024-02-18 05:49:05
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# 实现"pyspark 任务日志设置"教程
## 一、整体流程
下面是实现"pyspark 任务日志设置"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 SparkSession |
| 2 | 设置日志级别 |
| 3 | 运行任务 |
| 4 | 查看日志输出 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建 SparkSession
首先，我们
原创
2024-03-24 06:19:45
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# MySQL调度任务日志的科普与应用
在现代应用中，数据库的任务调度和记录日志是一项关键的功能。尤其在使用MySQL这类关系型数据库时，掌握如何记录和管理调度任务日志，可以帮助我们更好地监控和维护系统的运行状态。本文将深入介绍MySQL调度任务日志的概念、应用场景以及使用示例，帮助你在实际工作中更好地运用这项技术。
## 什么是MySQL调度任务日志？
调度任务日志是记录数据库调度任务执行
原创
2024-09-10 05:03:29
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# 删除Yarn任务日志
在使用Yarn运行任务时，我们可能会遇到任务日志过多的情况。这些日志文件占据了存储空间，并可能对任务的性能产生负面影响。因此，我们需要定期删除这些日志文件，以释放存储空间并提高任务的执行效率。
本文将介绍如何使用Java和Shell脚本来删除Yarn任务日志文件，并提供相应的代码示例。
## Yarn任务日志的存储位置
首先，我们需要了解Yarn任务日志的存储位置
原创
2023-12-19 12:46:20
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在现代大数据处理平台中，Yarn 日志聚合是一个至关重要的功能，能够帮助用户进行故障排查和性能监控。然而，一些用户报告在使用 Yarn 进行日志聚合时，未能捕捉到失败任务的日志，这可能给业务带来一定影响，例如导致问题无法及时诊断，进而影响系统的稳定性和用户体验。
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## 背景定位
在分析“yarn 日志聚合 无失败任务日志”问题时，我们需要评估该问题对业务的影响。
### 业务影响分析
ESXi 5.0 主机日志文件ESXi 5.0 主机的日志根据源组件进行分组：/var/log/auth.log：ESXi Shell 身份验证成功和失败。 /var/log/dhclient.log：DHCP 客户端服务，包括发现、地址租约请求和续订。 /var/log/esxupdate.log：ESXi 修补程序和更新安装日志。 /var/log/hostd.l
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2024-02-24 12:15:03
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背景：调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务，任务提交上去之后获取不到ApplicationId，更无法跟踪spark application的任务状态，无法kill application，更无法获取application的日志信息。因此，为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论。调研目前流行的SPARK任务调度：Oozie和A
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2024-06-21 12:21:24
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Note_1虽然我很想吐槽这笔记的视频出处==，但是类比做不错。流处理 like 以前的定时批处理。 Spark 作业动态生成三大核心： JobGenerator：负责 Job 生成。 「基于 DStream 生成 Job 」JobSheduler：负责 Job 调度。 「 like Runnable 线程的操作」ReceiverTracker：获取元数据。 Spark Streaming 基于定
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2024-07-08 11:43:23
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一、前言本文主要介绍了使用工具Elasticsearch、Kibana和Logstash（配合Logstash Forwarder）对服务器的各种日志文件，如nginx的log、系统的各种log、mysql的slow log等进行汇聚并存储，并进行图形化检索展示。通过这套工具，可以实现日志的集中管理，并通过对日志的分析，迟早发现存在的问题加以改进和完善。三个工具的作用分别是：elasticsea
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2023-11-10 13:47:15
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