Spark Executor端日志打印的方法-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark Executor端日志打印的方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、问题背景

大数据平台采用yarn client模式提交spark 任务，并且多个离线Spark作业共用一个Driver，好处便在于——节省提交任务的时间。但同时也加大了运维工作的难度，因为任务日志打印到同一个文件中。

为了区分开各个业务流程的日志，平台引入了log4j2 RoutingAppender，配置如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="info">
   <Appenders>
       <Console name="std" target="SYSTEM_OUT">
        <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t [%C:%L] - %m%n" />
       </Console>
       <Routing name="myAppender">
           <!--ctx:logfile表示从ThreadContext中获取logfile变量值;对应的写法还有sys:logfile,表示从环境变量中获取logfile变量值;显然前者的写法能够区分每个任务的日志-->
           <Routes pattern="${ctx:logfile}">
               <Route>
                   <File name="log-${ctx:logfile}" fileName="${ctx:logfile}">
                       <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t [%C:%L] - %m%n" />
                   </File>
               </Route>
           </Routes>
           <IdlePurgePolicy timeToLive="5" timeUnit="minutes"/>
       </Routing>
   </Appenders>

   <Loggers>
       <Logger name="my" level="INFO" additivity="false">
           <AppenderRef ref="myAppender"/>
       </Logger>
       <Root level="INFO">
           <AppenderRef ref="std"/>
       </Root>
   </Loggers>
</Configuration>

最近数据开发部门在使用大数据平台的二次开发算子时，反馈说平台提供的Logger对象打印不出日志，抱着好奇的心态，研究了一下平台使用的日志框架。其实平台提供的Logger对象打印在executor端打印不出日志很正常，因为上述的log4j2.xml文件并没有分发到executor端，更没有定义名称为my的Logger。那么，executor端的日志该如何打印、收集呢？

注：

本文基于华为fusioninsight平台。在fusioninsight平台客户端下，默认提供了executor端的log4j-executor.properties文件，其内容如下：

log4j.logger.org.sparkproject.jetty = WARN
log4j.appender.sparklog = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.rootCategory = INFO,sparklog
spark.executor.log.level = INFO
log4j.appender.sparklog.layout.ConversionPattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} | %-5p | [%t] | %m | %l%n
log4j.appender.sparklog.Append = true
log4j.appender.sparklog.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper = INFO
log4j.appender.sparklog.MaxBackupIndex = 10
log4j.appender.sparklog.File = ${spark.yarn.app.container.log.dir}/stdout
log4j.logger.org.sparkproject.jetty.util.component.AbstractLifeCycle = ERROR
log4j.logger.com.huawei.hadoop.dynalogger.DynaLog4jWatcher = OFF
log4j.appender.sparklog.MaxFileSize = 50MB
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter = INFO

那么，executor侧的日志，该如何打印呢？

二、解决方法

2.1 使用scala.Console

scala.Console提供的println和java 中的System.out.println效果是一样的。样例代码形如：

scala.Console.println(s"info zipName is : ${zipName}")
scala.Console.err.println(s"error zipName is : ${zipName}")

这便是目前大数据平台中输出executor端日志的方式。

优势

日志打印到stdout中，可使用yarn logs命令汇聚日志。
简单，无需额外的类继承，不需要修改log4j配置。

缺点

没有日志级别，有些DEBUG用的日志去掉的话，到了生产环境下真出现问题时，难以定位问题；若不去掉，那就会导致yarn上日志过多，看起来较费劲。

2.2 将driver 端用的log4j2.xml logger配置移到log4j-executor.properties中

在问题描述部分，我们已经知道driver的logger在executor端打印不了日志，是因为在log4j配置文件中没有相应的logger，于是尝试将driver端配置改造到log4j-executor.properties中。如下所示：

log4j.rootCategory = INFO,sparklog,my
log4j.appender.my = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.my.layout.ConversionPattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} | %-5p | [%t] | %m | %l%n
log4j.appender.my.Append = true
log4j.appender.my.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.my.MaxBackupIndex = 10
log4j.appender.my.File = ${spark.yarn.app.container.log.dir}/stdout
log4j.appender.my.MaxFileSize = 50MB

优势

有日志级别，定位问题时可以修改日志级别。

缺点：

虽然该logger是模仿sparklog来写的，但是在实际测试过程中发现${spark.yarn.app.container.log.dir}并没有完成“宏参”替换，导致appender my打印的日志直接放到了应用启动的目录，即spark CoarseGrainedExecutorBackend进程启动路径下。这带来的弊端就是使用yarn logs命令去汇聚yarn上日志时，汇聚不了，后期定位问题不方便。（当container kill或exit时，日志文件也就被删除了）

2.3 继承org.apache.spark.internal.Logging

这是Spark内部打印日志的方式，使用方式形如：

class Operator(@transient bean: Bean) extends Serializable with Logging
{
    dataFrame.foreachPartition(partition => {
      partition.foreach {
  logInfo(s"info org.apache.spark.internal.Logging print content")
        logError(s"error org.apache.spark.internal.Logging print content")
      }
    }
  )
}

优势