一 ，RDD0 ，RDD APIhttp://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.RDD1 ，rdd 是什么 ：RDD ( Resilient Distributed Dataset )，弹性分布式数据集。2 ，rdd 分区 ：分区数 ： 读过几个 block ，rdd 就产生几个分区图解 ：
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").setLeve...
原创
2021-06-01 12:14:36
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1、首先下载log4的jar包，官方路径为：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/logging/log4j/1.2.17/log4j-1.2.17.zip2、下载完成后，把jar包导入到idea中，参考文档：http://jingyan.baidu.com/article/fec7a1e5f79e2b1191b4e74f.html3、之后参考log4使用教程，
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2023-07-20 16:45:08
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日志1、配置日志级别2、Logback日志2.1 配置logback日志2.2 将错误日志输出到文件2.3 将日志堆栈信息输出到文件小结 1、配置日志级别日志记录器（Logger）的行为是分等级的。如下表所示： 分为：OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、ALL 默认情况下，spring boot从控制台打印出来的日志级别只有INFO及以上级别，可以配置日志级别# 设置
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2023-12-15 20:32:05
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# 动态设置 Hadoop 和 Spark 日志级别
在大数据处理的过程中，日志记录是一个不可或缺的环节。通过日志，我们能够清晰地了解任务的运行状态，及时发现潜在的问题并进行调整。在 Hadoop 和 Spark 中，日志级别的动态调整可以帮助开发人员快速适应不同的调试需求。本文将详细介绍如何在 Hadoop 和 Spark 任务中动态设置日志级别，并提供相关的代码示例。
## 1. 理解日志
Hadoop版本：2.7.3。Hadoop的默认日志级别为INFO，对于百台以上的集群，如果文件操作频繁的话，NameNode会狂打日志，对性能会有一定的影响。我们可以通过http://<namenode:50070>/logLevel在线修改NameNode的日志级别。如下所示： 但是，如果NameNode重启的话，又得重新设置！怎么设置默认的日志级别为WARN
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2023-05-30 19:45:59
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PySpark启动以Local,yarn,standalone,mesos2、控制日志级别，有效的日志级别包括：ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN控制日志输出内容的方式有两种log4j.rootCategory=INFO, console和from pyspark import SparkContext sc =SparkC
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2023-11-15 17:17:19
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数据本地化对于spark job 性能 有着巨大的影响，如果数据以及要计算它的代码是在一起的那么性能会相当的高。但是如果数据和代码是分开的，那么其中之一必须到另外一方的机器上。通常来说移动代码到其他的节点，会比移动数据到其他的节点的速度要快的多，因为代码较小。spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。 数据本地化，指的是，数据离计算他的代码有多近。基于数据离代码的距离
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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使用下面几步来提高Tomcat服务器的性能。增加JVM堆内存大小修复JRE内存泄漏线程池设置压缩数据库性能调优Tomcat本地库其它选项1.JVM优化 JAVA_OPTS="-Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewS
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2023-05-31 23:08:04
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一、日志打印格式整理ngx_printf.cxx以及ngx_log.cxx。
ngx_printf.cxx：放和打印格式相关的函数；
ngx_log.cxx：放和日志相关的函数；ngx_log_stderr():往屏幕上打印一条错误信息；功能类似于printf,可变参。
printf("mystring=%s,myint=%d，%d","mytest",15,20);
printf的两个功能：
(
Log4j使用方法1、定义配置文件 log4j.properties①配置根Logger，其语法为：log4j.rootLogger = [ level ] , appenderName, appenderName, …level 是日志记录的优先级，分为OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、ALL或者自定义的级别。Log4j建议只使用四个级别，优先级从高到低分别是ERR
Spark调优部分参数可以在创建SparkSession对象时提供config(key,value)的方式进行赋值1、shuffle相关调优参数spark.shuffe.file.buffer
默认值：32K
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓存大小，将数据写到磁盘之前，会写入buffer缓存中，待缓存写满之后，才
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2023-08-18 16:08:23
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import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object KafkaUV {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("hadoop.home.d
Table of Contents 一、引言二、实现方案三、方案的特点四、存在的问题五、终极解决办法（集群方案）最后 一、引言我们在日常工作中有没有遇到过这种情况，线上出了某个问题，需要看日志，但是发现线上INFO或者ERROR日志定位不了问题，需要看debug日志。此时我们通常的解决办法：想办法在测试环境复现将线上日志基本修改为debug日志（需要修改配置，然后重启，定位之后
# Spark Conf设置Core的详细解析
Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了丰富的配置参数来优化性能。设置Spark的核心（Core）配置是确保集群性能达到最佳状态的关键环节。本文将详细讨论如何在Spark中设置核心配置，并提供代码示例，另外，还将通过甘特图和序列图来帮助理解。
## 1. Spark Core配置简介
Spark Core是Spark的基础层
原标题：日志分析实战之清洗日志小实例4：统计网站相关信息问题导读1.如何统计网站总的点击量？2.如何实现统计不能访问网页的个数?3.文章中如何定义和使用Scala函数的？上一篇about云日志分析实战之清洗日志3：如何在spark shell中导入自定义包http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=22881上一篇，我们已经添加
一)分析log4j中格式设置这个片段如下：产生的具体信息举例如下：2012-02-10 17:34:52,753|INFO |test.TestLog4j|main|gogogo%c 输出所属类的全名，可写为 %c{Num} ,Num类名输出的范围 如："com.sun.aaa.classB", %C{2}将使日志输出输出范围为：aaa.classB
# 调整Spark日志级别
Apache Spark是一个快速的通用计算引擎，用于大规模数据处理。在开发和调试Spark应用程序时，日志信息对于了解应用程序的运行情况非常重要。默认情况下，Spark会输出各种日志信息，包括INFO、WARN和ERROR级别的日志。有时候，我们可能希望调整Spark的日志级别，以便更清晰地查看所需的信息或减少日志量。
## 调整Spark日志级别方法
要调整S
# 如何修改Spark的Conf文件
作为一名开发者，配置Spark的环境和参数是提升开发和运行效率的重要一步。本文将指导初学者如何修改Spark的配置文件，包括整个流程、每一步的具体操作和代码示例。让我们开始吧！
## 流程概述
在开始之前，我们可以先简单了解一下整个流程。以下是修改Spark配置文件的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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