Flink on YARN配置log4j2
Apache Flink是一个流处理框架，可以在分布式环境中运行，其中包括Apache Hadoop YARN。YARN是Hadoop的资源管理系统，用于在集群上管理和调度任务。在Flink on YARN中，我们可以配置log4j2来管理和自定义日志记录。
本文将引导您如何配置Flink on YARN中的log4j2，并提供相关代码示例。
log4j2介绍
log4j2是一个广泛使用的Java日志记录框架，可以帮助我们管理和记录应用程序的日志信息。它支持多种输出方式，如控制台输出、文件输出、网络输出等，并且具有丰富的配置选项，可以根据需要灵活地配置日志记录。
Flink on YARN配置log4j2的流程
下面是Flink on YARN配置log4j2的流程图：
flowchart TD
A[配置log4j2依赖] --> B[创建log4j2配置文件]
B --> C[将配置文件添加到Flink集群中]
配置log4j2依赖
首先，我们需要在Flink on YARN中添加log4j2的依赖。在Flink的pom.xml文件中，添加以下依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.14.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.14.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-web</artifactId>
<version>2.14.1</version>
</dependency>
</dependencies>
创建log4j2配置文件
接下来，我们需要创建一个log4j2的配置文件。在src/main/resources目录下创建一个名为log4j2.xml的文件，并在其中添加以下内容：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="info">
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n"/>
</Console>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="info">
<AppenderRef ref="Console"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
在这个配置文件中，我们定义了一个名为Console的输出器，将日志信息输出到控制台。我们还将日志级别设置为info，以便只显示info级别及以上的日志信息。
将配置文件添加到Flink集群中
最后，我们需要将log4j2的配置文件添加到Flink集群中。在启动Flink on YARN的脚本中，添加以下代码：
export FLINK_ENV_JAVA_OPTS="-Dlog4j.configurationFile=file:///path/to/log4j2.xml"
将/path/to/log4j2.xml替换为您实际log4j2配置文件的路径。
示例代码
下面是一个简单的Flink on YARN应用程序示例，演示如何使用log4j2记录日志：
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.sum(1);
counts.print();
env.execute("WordCount");
}
public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String word : words) {
if (word.length() > 0) {
out.collect
