To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). ./bin/spark-shell: 行 47: 10517 已杀死 "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@"

这个错误提示是 Spark 在启动时发现日志级别设置不正确，可以使用 sc.setLogLevel(newLevel) 或 setLogLevel(newLevel) 方法来修改日志级别。

如果您是在 Spark shell 中遇到这个错误，可以在 shell 中使用 sc.setLogLevel(newLevel) 命令来修改日志级别，例如：

sc.setLogLevel("WARN")

这样就将日志级别设置为 WARN 级别，只输出警告和错误信息。您可以根据需要设置不同的日志级别。

如果您使用的是 SparkR，可以使用 setLogLevel(newLevel) 方法来修改日志级别，例如：

setLogLevel("WARN")

需要注意的是，修改日志级别可能会影响到 Spark 的输出和日志记录，建议在必要的时候使用。

相关问题

To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).

这不是一个问题，而是一条指令。这个指令告诉你如何在Spark中调整日志记录级别。如果你想将日志级别更改为不同的级别，可以使用这个命令并将newLevel替换为所需的级别，例如：INFO，WARN，ERROR等。在SparkR中，你可以使用setLogLevel(newLevel)命令来执行相同的操作。

Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).

这个是 Spark 在启动时的日志输出，告诉我们当前的默认日志级别为 WARN，如果需要调整日志级别，可以使用 `sc.setLogLevel(newLevel)` 函数来设置。例如，如果需要将日志级别改为 INFO，可以使用以下代码：

sc.setLogLevel("INFO")

需要注意的是，这个日志级别设置只会影响当前 SparkContext 对象的日志级别，如果存在多个 SparkContext 对象，则需要为每个 SparkContext 对象单独设置日志级别。另外，如果使用了 SparkR，需要使用 `setLogLevel(newLevel)` 函数来设置日志级别。