pyspark 设置默认日志级别不显示

在使用 PySpark 进行大数据处理时，日志是非常重要的工具，可以帮助我们调试代码、追踪问题和了解系统运行状况。然而，默认情况下，PySpark 会输出大量的日志信息，这可能会让我们感到困扰，尤其是在进行开发和调试时。本文将介绍如何设置 PySpark 的默认日志级别，以便在不需要时不显示日志信息。

1. PySpark 日志级别

在开始之前，我们先了解一下 PySpark 的日志级别。PySpark 的日志级别可以分为以下几个等级：

  • ALL：显示所有日志信息
  • DEBUG：显示调试信息
  • INFO：显示一般信息
  • WARN：显示警告信息
  • ERROR：显示错误信息
  • FATAL：显示严重错误信息
  • OFF：不显示任何日志信息

默认情况下，PySpark 的日志级别是 INFO，即显示一般信息。

2. 设置默认日志级别

要设置 PySpark 的默认日志级别，我们可以使用 setLogLevel 方法。setLogLevel 方法接受一个字符串参数，用于设置日志级别。下面是设置日志级别的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("LogExample").getOrCreate()

# 设置日志级别为 WARN
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

在上面的代码中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象，并设置了一个应用名。然后，使用 spark.sparkContext.setLogLevel 方法将日志级别设置为 WARN。这样，PySpark 将只显示警告信息和更高级别的日志。

如果我们想禁用所有日志输出，可以将日志级别设置为 OFF：

spark.sparkContext.setLogLevel("OFF")

设置日志级别为 OFF 后，PySpark 将不会输出任何日志信息。

3. 示例

为了更好地理解如何设置默认日志级别，我们来看一个完整的示例。假设我们有一个包含学生信息的 CSV 文件，我们希望统计每个班级的学生人数。首先，我们创建一个名为 "student.csv" 的文件，内容如下：

name,age,grade
Alice,18,12
Bob,17,11
Charlie,16,10
David,18,12
Eva,17,11
Frank,16,10

然后，我们编写以下代码来读取该文件并计算每个班级的学生人数：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("StudentCount").getOrCreate()

# 设置日志级别为 WARN
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

# 读取 CSV 文件
df = spark.read.csv("student.csv", header=True, inferSchema=True)

# 统计每个班级的学生人数
class_counts = df.groupBy("grade").count()

# 显示结果
class_counts.show()

在上面的示例中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象，并设置了一个应用名。然后，使用 spark.sparkContext.setLogLevel 方法将日志级别设置为 WARN，以便只显示警告信息和更高级别的日志。

接下来，我们使用 spark.read.csv 方法读取了名为 "student.csv" 的 CSV 文件，并指定了文件的头部和数据类型。

然后，我们使用 groupBy 和 count 方法对 "grade" 列进行分组，并计算每个班级的学生人数。

最后，我们使用 show 方法显示结果。

4. 总结

在本文中，我们介绍了如何设置 PySpark 的默认日志级别，以便在不需要时不显示日志信息。我们使用了 setLogLevel 方法来设置日志级别，并提供了示例代码来说明如何使用。希望这篇文章能够帮助你更好地使用 PySpark 进行大数据处理。