spark 中log写法

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mob649e81693c66 2023-07-22 03:51:31 ©著作权

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Spark 中的 Log 写法

在 Spark 中，日志是一个非常重要的组成部分。正确使用日志可以帮助我们更好地了解 Spark 应用程序的运行情况，排查问题以及性能优化。本文将介绍在 Spark 中的日志写法，并给出相应的代码示例。

1. 导入日志模块

在 Spark 中，我们可以使用 import org.apache.log4j.Logger 导入日志模块。Logger 是 Spark 提供的一个用于记录日志的类。

import org.apache.log4j.Logger

2. 创建日志实例

通过 Logger.getLogger 方法创建一个日志实例。我们可以为不同的类创建不同的日志实例。

val logger = Logger.getLogger(getClass.getName)

3. 设置日志级别

在 Spark 中，日志级别分为多个等级，从高到低依次是 ERROR、WARN、INFO、DEBUG 和 TRACE。我们可以通过 logger.setLevel 方法设置日志级别，默认为 INFO 级别。

logger.setLevel(Level.INFO)

4. 记录日志

在需要记录日志的地方，我们可以使用 logger.info、logger.warn、logger.error 等方法记录相应级别的日志信息。

logger.info("This is an info log message.")
logger.warn("This is a warning log message.")
logger.error("This is an error log message.")

5. 添加日志参数

有时候，我们需要在日志信息中添加参数，可以使用占位符 {} 并通过 logger.debug、logger.info 等方法的第二个参数传入相应的参数。

val name = "John"
val age = 30
logger.info("User {} is {} years old.", name, age)

6. 日志输出格式

默认情况下，Spark 的日志输出格式为 [时间] [类名] [日志级别] - [日志信息]。如果需要自定义日志输出格式，可以修改 Spark 的日志配置文件 log4j.properties。

7. 示例代码

接下来，我们将给出一个完整的示例代码，展示在 Spark 中如何使用日志功能。

import org.apache.log4j.{Level, Logger}

object SparkLogExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val logger = Logger.getLogger(getClass.getName)
    logger.setLevel(Level.INFO)

    val name = "John"
    val age = 30
    logger.info("User {} is {} years old.", name, age)
    
    try {
      val result = 10 / 0
    } catch {
      case e: Exception =>
        logger.error("An error occurred: {}", e.getMessage)
    }
  }
}

以上示例代码演示了在 Spark 中创建日志实例、设置日志级别、记录日志以及添加日志参数的方法。