怎么查看hive和spark的日志分别在哪里?

时间: 2023-05-26 08:05:19 浏览: 64
Hive的日志一般在Hadoop的日志目录下,路径为${HADOOP_HOME}/logs/hive.log。如果使用了日志聚合工具,如Fluentd或Logstash,也可以通过这些工具来查看Hive的日志。 Spark的日志一般在应用程序运行的日志目录下,可以通过配置Spark的日志级别来控制日志的输出。默认情况下,Spark的日志级别为INFO,日志文件名为spark-${USER}-${APP_NAME}-${TIMESTAMP}.log,路径为${SPARK_HOME}/logs/。通过Spark的Web UI也可以查看Spark的日志。
相关问题

hive和spark的日志分别在哪里?

Hive的日志通常储存在Hadoop集群的/var/log/hive/目录下,包括hive-server2的日志、Hive CLI的日志、metastore的日志等。 Spark的日志也储存在Hadoop集群中,通常在Hadoop集群的日志主目录下(通常是/hadoop/logs/),包括driver的日志、executor的日志等。Spark还可以利用log4j配置文件自定义日志输出路径。

怎么检查hive和spark的连接是否正常

有几种方式可以检查hive和spark的连接是否正常: 1. 执行一个简单的查询:在spark-shell或pyspark中使用HiveContext连接hive,并执行一个简单的查询,如select * from table_name limit 10。如果成功返回数据,则连接正常。 2. 查看日志信息:当hive和spark连接发生错误时,可以在hive和spark的日志中查找错误信息。分别查看hive和spark的日志,找出相关的错误信息,进行排查。 3. 使用JDBC连接测试工具:可以使用一些JDBC连接测试工具,如Squirrel、DBeaver等,连接hive metastore并测试查询数据是否正常。如果测试成功,则表示hive metastore配置正确。 4. 执行Spark SQL查询:在spark-shell中使用Spark SQL,连接hive表,并执行一些简单的查询。如果查询成功,则连接正常。 总之,可以通过执行查询、查看日志信息、使用JDBC连接测试工具、执行Spark SQL查询等方式来检查hive和spark的连接是否正常。

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