В этой статье блога мы рассмотрим различные методы улучшения Log4j Hive Root Logger при отправке заданий Spark. Мы предоставим примеры кода и подробно объясним каждый метод, чтобы помочь вам оптимизировать конфигурацию ведения журналов для приложений Spark, работающих в Hive. Давайте погрузимся!

Метод 1: настройка файла log4j.properties
Один из способов улучшить корневой регистратор куста Log4j — изменить файл log4j.properties. Вы можете добавить или изменить свойства log4j, чтобы управлять поведением ведения журнала. Вот пример файла log4j.properties:

# Set the log level for the Hive Root Logger
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive=INFO
# Set the output file for the Hive Root Logger
log4j.appender.hive=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.hive.File=/path/to/hive.log
log4j.appender.hive.MaxFileSize=10MB
log4j.appender.hive.MaxBackupIndex=10
log4j.appender.hive.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.hive.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n
# Add more log4j properties as needed

Метод 2: программная настройка Log4j
Другой подход — программная настройка Log4j в приложении Spark. Используя файл log4j.properties, вы можете динамически устанавливать желаемый уровень журнала и выходной файл для корневого регистратора Hive. Вот пример фрагмента кода:

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
// Set the log level for the Hive Root Logger
val hiveLogger: Logger = Logger.getLogger("org.apache.hadoop.hive")
hiveLogger.setLevel(Level.INFO)
// Set the output file for the Hive Root Logger
val hiveAppender = new org.apache.log4j.RollingFileAppender()
hiveAppender.setFile("/path/to/hive.log")
hiveAppender.setMaxFileSize("10MB")
hiveAppender.setMaxBackupIndex(10)
hiveAppender.setLayout(new org.apache.log4j.PatternLayout("%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n"))
hiveLogger.addAppender(hiveAppender)
// Add more log4j configurations if required

Метод 3: использование конфигурации log4j.xml
Вместо файла log4j.propertiesвы также можете настроить Log4j с помощью XML-файла, например log4j.xml. Этот файл может определять свойства log4j для корневого регистратора Hive. Вот пример конфигурации log4j.xml:

<log4j:configuration xmlns:log4j="http://jakarta.apache.org/log4j/">
  <logger name="org.apache.hadoop.hive" additivity="false">
    <level value="INFO" />
    <appender-ref ref="HiveAppender" />
  </logger>
  <appender name="HiveAppender" class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
    <param name="File" value="/path/to/hive.log" />
    <param name="MaxFileSize" value="10MB" />
    <param name="MaxBackupIndex" value="10" />
    <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
      <param name="ConversionPattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n" />
    </layout>
  </appender>
  <!-- Add more log4j configurations if required -->
</log4j:configuration>

В этой статье мы рассмотрели различные методы улучшения корневого регистратора Hive Log4j при отправке заданий Spark. Мы предоставили примеры кода для настройки средства ведения журнала с помощью файла log4j.properties, программно в приложении Spark и с использованием конфигурации log4j.xml. Используя эти методы, вы можете лучше контролировать поведение ведения журнала и выходной файл для Hive Root Logger в ваших приложениях Spark.

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям, и интегрировать его в процесс отправки заданий Spark. Ведение журнала играет решающую роль в мониторинге и отладке приложений, поэтому оптимизация Log4j Hive Root Logger может значительно улучшить вашу разработку и отладку.

Удачной регистрации с помощью Spark и Hive!