Вы когда-нибудь тонули в море бревен Spark, отчаянно ища способ их выключить? Ведение журнала может быть полезно для отладки и мониторинга, но иногда оно создает слишком много шума. В этой статье блога мы рассмотрим различные способы отключения ведения журнала Spark, избавляя вас от необходимости просматривать бесконечные сообщения журнала. Итак, расслабьтесь, расслабьтесь и давайте окунемся в мир управления журналами в Apache Spark.

Метод 1: настройка конфигурации
Самый простой способ отключить ведение журнала Spark — изменить параметры конфигурации. В приложении Spark установите для уровня журнала более высокое значение, чтобы уменьшить детализацию. Например, вы можете установить значение WARN или ERROR, чтобы подавить менее важные сообщения журнала. Вот фрагмент кода для демонстрации:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("MyApp") \
    .config("spark.log.level", "WARN") \
    .getOrCreate()
# Your Spark application code goes here

Метод 2: настройка Log4j
Apache Spark использует Log4j для ведения журналов. Вы можете настроить конфигурацию Log4j для управления поведением ведения журнала. Изменяя файл log4j.properties, вы можете отключить или точно настроить уровни ведения журнала для различных компонентов Spark. Найдите файл в каталоге установки Spark и внесите необходимые изменения. Вот пример:

# log4j.properties
# Disable logging for Spark
log4j.logger.org.apache.spark=OFF

Метод 3: программное отключение ведения журнала
Если вы предпочитаете программный подход, вы можете использовать метод setLevelиз пакета pyspark, чтобы отключить ведение журнала для определенных компонентов. Вот пример:

from pyspark import SparkContext
import logging
sc = SparkContext(appName="MyApp")
logger = sc._jvm.org.apache.log4j
logger.LogManager.getLogger("org").setLevel(logger.Level.ERROR)

Метод 4: перенаправление вывода журнала
Другой способ обработки журналов Spark — перенаправление вывода журнала в файл или пользовательский обработчик журнала. Этот метод позволяет собирать журналы для последующего анализа, не загромождая консоль или терминал. Вот пример использования модуля loggingв Python:

import logging
logger = logging.getLogger("py4j")
logger.setLevel(logging.ERROR)
# Redirect log output to a file
handler = logging.FileHandler("spark_logs.txt")
logger.addHandler(handler)

Журналирование — важнейший инструмент для мониторинга и отладки приложений Spark, но чрезмерное ведение журнала может оказаться утомительным. Реализовав один или несколько из этих методов, вы можете эффективно отключить ведение журнала Spark или управлять им, что позволит вам сосредоточиться на соответствующих аспектах вашего приложения. Итак, возьмите журналы под свой контроль и наслаждайтесь более чистым интерфейсом Spark!