Spark日志，及设置日志输出级别

Spark日志，及设置日志输出级别

• 1、全局应用设置
• 2、局部应用设置日志输出级别
• 3、Spark log4j.properties配置详解与实例（摘录于铭霏的记事本）

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文章内容来源：

• 作者：大葱拌豆腐，原文地址：Spark应用日志级别设置
• 作者：智能先行者，原文地址：智能先行者

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spark中提供了log4j的方式记录日志。可以在$SPARK_HOME/conf/下，将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置。但这个配置为全局配置，不能单独配置某个job的运行日志。

Spark-core包设置默认的日志级别为info。

用程序是默认加载Spark-core包下面的log4j-defaults.properties日志文件。

查看log4j-defaults.properties文件：

# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n

# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN

# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR

# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR

1、全局应用设置

针对spark所有应用，可以在Java工程目录中新建/src/main/resources目录，把log4j.properties放置该目录。

log4j.properties生成：

1. Spark中conf默认配置文件是log4j.properties.template，可以将其改名为log4j.properties;
2. 将Spark-core包中的log4j-default.properties内容复制到log4j.properties文件。

log4j内容如下：

#
    # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
    # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
    # this work for additional information regarding copyright ownership.
    # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
    # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
    # the License.  You may obtain a copy of the License at
    #
    #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
    #
    # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
    # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
    # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
    # See the License for the specific language governing permissions and
    # limitations under the License.
    #  

    # Set everything to be logged to the console
    log4j.rootCategory=WARN, console
    log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
    log4j.appender.console.target=System.err
    log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
    log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n  

    # Settings to quiet third party logs that are too verbose
    log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
    log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
    log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
    log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
    log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
    log4j.logger.parquet=ERROR  

    # SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
    log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
    log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR

在开发工程中，我们可以设置日志级别为WARN，即：

log4j.rootCategory=WARN, console

2、局部应用设置日志输出级别

针对SparkContext应用，Spark有专门的api设置日志级别，如下：

上述方法，只针对SparkContext相关的应用，而对Spark Streaming等应用无效果。

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

Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)

Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)

Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.WARN)

spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

3、Spark log4j.properties配置详解与实例（摘录于铭霏的记事本）

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#①配置根Logger，其语法为：
#
#log4j.rootLogger = [level],appenderName,appenderName2,...
#level是日志记录的优先级，分为OFF,TRACE,DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL,ALL
##Log4j建议只使用四个级别，优先级从低到高分别是DEBUG,INFO,WARN,ERROR
#通过在这里定义的级别，您可以控制到应用程序中相应级别的日志信息的开关
#比如在这里定义了INFO级别，则应用程序中所有DEBUG级别的日志信息将不被打印出来
#appenderName就是指定日志信息输出到哪个地方。可同时指定多个输出目的
################################################################################
################################################################################
#②配置日志信息输出目的地Appender，其语法为：
#
#log4j.appender.appenderName = fully.qualified.name.of.appender.class
#log4j.appender.appenderName.optionN = valueN
#
#Log4j提供的appender有以下几种：
#1)org.apache.log4j.ConsoleAppender(输出到控制台)
#2)org.apache.log4j.FileAppender(输出到文件)
#3)org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender(每天产生一个日志文件)
#4)org.apache.log4j.RollingFileAppender(文件大小到达指定尺寸的时候产生一个新的文件)
#5)org.apache.log4j.WriterAppender(将日志信息以流格式发送到任意指定的地方)
#
#1)ConsoleAppender选项属性
# -Threshold = DEBUG:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -Target = System.err:默认值System.out,输出到控制台(err为红色,out为黑色)
#
#2)FileAppender选项属性
# -Threshold = INFO:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:\log4j.log:指定消息输出到C:\log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
#
#3)DailyRollingFileAppender选项属性
# -Threshold = WARN:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:\log4j.log:指定消息输出到C:\log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -DatePattern='.'yyyy-ww:每周滚动一次文件,即每周产生一个新的文件。还可以按用以下参数:
#              '.'yyyy-MM:每月
#              '.'yyyy-ww:每周
#              '.'yyyy-MM-dd:每天
#              '.'yyyy-MM-dd-a:每天两次
#              '.'yyyy-MM-dd-HH:每小时
#              '.'yyyy-MM-dd-HH-mm:每分钟
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
#
#4)RollingFileAppender选项属性
# -Threshold = ERROR:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:/log4j.log:指定消息输出到C:/log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -MaxFileSize = 100KB:后缀可以是KB,MB,GB.在日志文件到达该大小时,将会自动滚动.如:log4j.log.1
# -MaxBackupIndex = 2:指定可以产生的滚动文件的最大数
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
################################################################################
################################################################################
#③配置日志信息的格式(布局)，其语法为：
#
#log4j.appender.appenderName.layout = fully.qualified.name.of.layout.class
#log4j.appender.appenderName.layout.optionN = valueN
#
#Log4j提供的layout有以下几种：
#5)org.apache.log4j.HTMLLayout(以HTML表格形式布局)
#6)org.apache.log4j.PatternLayout(可以灵活地指定布局模式)
#7)org.apache.log4j.SimpleLayout(包含日志信息的级别和信息字符串)
#8)org.apache.log4j.TTCCLayout(包含日志产生的时间、线程、类别等等信息)
#9)org.apache.log4j.xml.XMLLayout(以XML形式布局)
#
#5)HTMLLayout选项属性
# -LocationInfo = TRUE:默认值false,输出java文件名称和行号
# -Title=Struts Log Message:默认值 Log4J Log Messages
#
#6)PatternLayout选项属性
# -ConversionPattern = %m%n:格式化指定的消息(参数意思下面有)
#
#9)XMLLayout选项属性
# -LocationInfo = TRUE:默认值false,输出java文件名称和行号
#
#Log4J采用类似C语言中的printf函数的打印格式格式化日志信息，打印参数如下：
# %m 输出代码中指定的消息
# %p 输出优先级，即DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL
# %r 输出自应用启动到输出该log信息耗费的毫秒数
# %c 输出所属的类目,通常就是所在类的全名
# %t 输出产生该日志事件的线程名
# %n 输出一个回车换行符，Windows平台为“\r\n”，Unix平台为“\n”
# %d 输出日志时间点的日期或时间，默认格式为ISO8601，也可以在其后指定格式
#    如：%d{yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss,SSS}，输出类似：2012年01月05日 22:10:28,921
# %l 输出日志事件的发生位置，包括类目名、发生的线程，以及在代码中的行数
#    如：Testlog.main(TestLog.java:10)
# %F 输出日志消息产生时所在的文件名称
# %L 输出代码中的行号
# %x 输出和当前线程相关联的NDC(嵌套诊断环境),像java servlets多客户多线程的应用中
# %% 输出一个"%"字符
#
# 可以在%与模式字符之间加上修饰符来控制其最小宽度、最大宽度、和文本的对齐方式。如：
#  %5c: 输出category名称，最小宽度是5，category<5，默认的情况下右对齐
#  %-5c:输出category名称，最小宽度是5，category<5，"-"号指定左对齐,会有空格
#  %.5c:输出category名称，最大宽度是5，category>5，就会将左边多出的字符截掉，<5不会有空格
#  %20.30c:category名称<20补空格，并且右对齐，>30字符，就从左边交远销出的字符截掉
################################################################################
################################################################################
#④指定特定包的输出特定的级别
#log4j.logger.org.springframework=DEBUG
################################################################################ 

#OFF,systemOut,logFile,logDailyFile,logRollingFile,logMail,logDB,ALL
log4j.rootLogger =ALL,systemOut,logFile,logDailyFile,logRollingFile,logMail,logDB 

#输出到控制台
log4j.appender.systemOut = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.systemOut.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.systemOut.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.systemOut.Threshold = DEBUG
log4j.appender.systemOut.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.systemOut.Target = System.out 

#输出到文件
log4j.appender.logFile = org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logFile.Append = TRUE
log4j.appender.logFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/File/log4j_Struts.log
log4j.appender.logFile.Encoding = UTF-8 

#按DatePattern输出到文件
log4j.appender.logDailyFile = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.logDailyFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logDailyFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logDailyFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logDailyFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logDailyFile.Append = TRUE
log4j.appender.logDailyFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/DailyFile/log4j_Struts
log4j.appender.logDailyFile.DatePattern = '.'yyyy-MM-dd-HH-mm'.log'
log4j.appender.logDailyFile.Encoding = UTF-8 

#设定文件大小输出到文件
log4j.appender.logRollingFile = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.logRollingFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logRollingFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logRollingFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logRollingFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logRollingFile.Append = TRUE
log4j.appender.logRollingFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/RollingFile/log4j_Struts.log
log4j.appender.logRollingFile.MaxFileSize = 1MB
log4j.appender.logRollingFile.MaxBackupIndex = 10
log4j.appender.logRollingFile.Encoding = UTF-8 

#用Email发送日志
log4j.appender.logMail = org.apache.log4j.net.SMTPAppender
log4j.appender.logMail.layout = org.apache.log4j.HTMLLayout
log4j.appender.logMail.layout.LocationInfo = TRUE
log4j.appender.logMail.layout.Title = Struts2 Mail LogFile
log4j.appender.logMail.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logMail.SMTPDebug = FALSE
log4j.appender.logMail.SMTPHost = SMTP.163.com
log4j.appender.logMail.From = xly3000@163.com
log4j.appender.logMail.To = xly3000@gmail.com
#log4j.appender.logMail.Cc = xly3000@gmail.com
#log4j.appender.logMail.Bcc = xly3000@gmail.com
log4j.appender.logMail.SMTPUsername = xly3000
log4j.appender.logMail.SMTPPassword = 1234567
log4j.appender.logMail.Subject = Log4j Log Messages
#log4j.appender.logMail.BufferSize = 1024
#log4j.appender.logMail.SMTPAuth = TRUE 

#将日志登录到MySQL数据库
log4j.appender.logDB = org.apache.log4j.jdbc.JDBCAppender
log4j.appender.logDB.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logDB.Driver = com.mysql.jdbc.Driver
log4j.appender.logDB.URL = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xly
log4j.appender.logDB.User = root
log4j.appender.logDB.Password = 123456
log4j.appender.logDB.Sql = INSERT INTOT_log4j(project_name,create_date,level,category,file_name,thread_name,line,all_category,message)values('Struts2','%d{yyyy-MM-ddHH:mm:ss}','%p','%c','%F','%t','%L','%l','%m')