文章目录聚合日志日志查看方式1. yarn命令2. HDFS命令行工具3. Spark Web UI非聚合日志Spark日志文件参考 当我们的Spark应用程序运行在YARN资源管理器的时候，集群中ApplicationMaster和Executor都是运行在YARN container中，container是YARN集群对资源（内存、CPU等）的抽象。YARN对于运行完成的应用程序有两种处理c
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2023-10-11 15:56:52
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1 Standalone模式下按照香飘叶子的文档部署好完全分布式集群后，提交任务到Spark集群中，查看hadoop01:8080，想点击查看某个已完成应用的历史情况，出现下面的提示：Event logging is not enabled
No event logs were found for this application! To enable event logging, set spa
原创
2023-08-06 12:49:17
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# Spark任务日志：深入理解大数据处理中的执行信息
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个备受赞誉的开源分布式计算框架。它提供了一个快速、通用和高效的用于处理大规模数据的引擎。然而，当你使用Spark进行数据处理时，各种日志信息会伴随任务的执行而产生，这些日志在故障排除和性能优化中至关重要。本文将深入探讨Spark任务日志，介绍如何通过这些日志监控和优化你的Spark应用，并附
Note_1虽然我很想吐槽这笔记的视频出处==，但是类比做不错。流处理 like 以前的定时批处理。 Spark 作业动态生成三大核心： JobGenerator：负责 Job 生成。 「基于 DStream 生成 Job 」JobSheduler：负责 Job 调度。 「 like Runnable 线程的操作」ReceiverTracker：获取元数据。 Spark Streaming 基于定
背景：调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务，任务提交上去之后获取不到ApplicationId，更无法跟踪spark application的任务状态，无法kill application，更无法获取application的日志信息。因此，为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论。调研目前流行的SPARK任务调度：Oozie和A
# 如何搜集Spark任务日志
## 1. 任务概述
在大数据项目中，监测和分析Spark任务的日志是必不可少的。这可以帮助我们优化性能、调试问题以及获取更加清晰的任务执行情况。本文将详细讲解如何搜集Spark任务的日志。
## 2. 流程概述
下面是我们搜集Spark任务日志的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
# 清理Spark任务日志的指南
在大数据处理过程中，Apache Spark被广泛应用于分布式数据处理。但随着时间的推移，Spark的任务日志可能会占据大量的磁盘空间，因此定期清理这些日志是一个良好的习惯。本文将为你详细介绍如何清理Spark任务日志的过程，并提供完整的代码示例。
## 流程概述
下面是清理Spark任务日志的基本流程：
| 步骤 | 描述
日志信息如下所示：1.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -0800] "GET /majihua/article/284234 HTTP/1.1" 200 12341.1.1.1 - - [21/Jul/2014:10:00:00 -080
一、各界面说明1.1、查看YARN页面的driver日志可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务，然后点击对应的application号链接，如下图所示： 这样会进入该application的信息界面，“FinalStatus”显示了该application的最后状态，点击下方的“logs”按钮也会进入到driver日志界面，如下图所示： 对于driver日志而言，代码中的**pr
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2023-08-18 13:20:28
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关于driver用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Schedulerbackedn等组件。这段计算π值的程序代码在spark上运行起来就是一个driver，可以看到这
Spark关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）累加器，广播变量。spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）注：此此流程使用 yarn-client 模式1-7 为资源调度（申请资源）
1在本地启动Driver程序
2.向RM申请启动AM
3. AM随机分配一个节点启动AM
4.启动AM
5.AM向RM申请启动Executor
6.AM
# 如何查询Spark在YARN上的任务日志
在使用Apache Spark时，我们常常需要调试任务的执行情况，而查看任务的日志是获取信息的一种有效方式。具体来说，Spark作业在YARN集群上运行时，YARN会负责管理资源并提供任务日志。今天，我将教你如何在YARN上查询Spark任务的日志。我们将分为几个步骤进行详细介绍，并附上代码示例。
## 整体流程
下面是查询Spark在YARN上
1. Spark监控页进入对应的application进入Tracking URL选择Streaming2. 监控指标Input Size 每个批次处理输入数据大小（如多少条日志）Processing Time 每个批次处理时间Scheduling Delay 每个批次延迟时间Status 每个批次的状态 queued排队等待，processing正在执行Active Batches 执行中/等待
环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6术语Master(standalone)：资源管理的主节点(进程) Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务(例如standalone,Mesos,Yarn
问题导读： 1、spark streaming任务日志遇到的问题有哪些？ 2、spark streaming如何集中收集log？ 3、如何配置apache log4j实现日志收集？ 用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。 这里的log分： （1）
Spark的三种提交模式Spark内核架构，其实就是第一种模式，standalone模式，基于Spark自己的Master-Worker集群第二种，是基于YARN的yarn-cluster模式第三种，是基于YARN的yarn-client模式。如果，你要切换到第二种和第三种模式，很简单，将我们之前用于提交spark应用程序的spark-submit脚本，加上–master参数，设置为yarn-cl
1.hadoop项目日志输出级别首先了解log4j的基本知识，参考之前的博客。对于hadoop来说，日志很繁杂。对于输出日志的级别，首先查看hadoop的日志文件log4j.propertieslog4j.rootLogger=${hadoop.root.logger}, EventCounter的前一部分是hadoop.root.logger。所以我们可以知道，对已我们修改hadoop的配置文件
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2023-06-14 20:54:25
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## 实现“找yarn 找spark任务日志”流程
为了实现找到Yarn和Spark任务日志的目标，我们需要按照以下步骤进行操作。下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到Yarn集群 |
| 2 | 获取正在运行的Spark应用程序的ID |
| 3 | 使用Yarn的REST API获取Spark应用程序的日志URL |
| 4
原创
2023-11-19 08:24:48
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# Spark任务固定日志输出的科普文章
在大数据处理的领域中，Apache Spark凭借着其强大的分布式计算能力以及内存计算的特性，广泛应用于各类数据处理任务。然而，开发者在进行Spark任务时，常常需要将日志输出固定化，以便于后续的监控和调试。本文将介绍如何在Spark任务中进行固定日志输出，并提供相应的示例代码。
## 什么是固定日志输出
固定日志输出是指在Spark任务运行过程中，
# Spark 任务状态监控日志查询
## 简介
在大数据领域，Spark 是一个非常常用的分布式计算框架。在实际开发过程中，我们经常需要对 Spark 任务的状态进行监控和查询。本文将介绍如何实现 Spark 任务状态监控日志查询，并给出相应的代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置 Spark 应用程序的日志级别 |
| 2 |
原创
2023-10-24 03:03:35
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