修改log4j-defaults.properties文件或者编写自己的log4j.properties文件

时间: 2024-06-20 22:03:01 浏览: 15
log4j是一个Java的日志框架,它可以帮助开发人员将应用程序日志记录到不同的目的地,例如控制台、文件、数据库等。为了修改log4j的默认配置文件,您需要先了解log4j的配置文件格式和属性。然后,您可以按照以下步骤修改log4j-defaults.properties文件或者编写自己的log4j.properties文件: 1. 打开log4j-defaults.properties文件或者创建一个新的log4j.properties文件。 2. 根据您的需求,修改或添加相关属性,例如日志级别、日志输出目的地、日志格式等。 3. 保存文件并将其放置在类路径下。 以下是一些常用的log4j属性及其说明: - log4j.rootLogger:设置根记录器的日志级别和输出目的地。 - log4j.appender.console:设置输出到控制台的日志配置。 - log4j.appender.file:设置输出到文件的日志配置。 - log4j.logger.com.example:设置com.example包下所有类的日志级别和输出目的地。
相关问题

log4j-defaults.properties不起作用

可能是以下原因导致log4j-defaults.properties不起作用: 1. 文件名错误:确保文件名正确且放置在正确的位置。 2. 文件路径错误:确保文件放置在classpath下的正确位置,或者在代码中指定了正确的文件路径。 3. 配置错误:检查log4j-defaults.properties文件中的配置是否正确。 4. 其他配置文件优先级更高:如果有其他log4j.properties或log4j.xml文件在classpath下,它们的优先级可能更高,因此log4j-defaults.properties不会生效。 5. 代码中手动配置了日志:如果在代码中手动配置了日志,可能会覆盖log4j-defaults.properties中的配置。 解决方法: 1. 确认文件名、路径、配置是否正确。 2. 禁用其他log4j配置文件或确保它们的配置正确。 3. 检查代码中是否手动配置了日志。 4. 尝试使用log4j.properties或log4j.xml文件替代log4j-defaults.properties文件。

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties

这是 Spark 使用默认的 log4j 配置文件 org/apache/spark/log4j-defaults.properties 的日志输出信息。log4j 是 Java 中一个流行的日志框架,它允许开发者在应用程序中记录和管理日志信息,以便更方便地调试和排查问题。Spark 使用 log4j 来记录各种事件,例如任务的启动、执行和完成,以及错误和异常的信息。默认的 log4j 配置文件定义了 Spark 中每个模块的日志级别和输出方式。

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报错Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 23/06/01 20:24:22 INFO SparkContext: Running Spark version 2.0.0 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections/map/UnmodifiableMap at org.apache.hadoop.conf.Configuration$DeprecationContext.<init>(Configuration.java:409) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.<clinit>(Configuration.java:448) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.ensureInitialized(UserGroupInformation.java:260) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.loginUserFromSubject(UserGroupInformation.java:790) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getLoginUser(UserGroupInformation.java:760) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getCurrentUser(UserGroupInformation.java:633) at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2245) at org.apache.spark.util.Utils$$anonfun$getCurrentUserName$1.apply(Utils.scala:2245) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.util.Utils$.getCurrentUserName(Utils.scala:2245) at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:297) at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2256) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$8.apply(SparkSession.scala:831) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$8.apply(SparkSession.scala:823) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:823) at spark.sparkMysql$.main(sparkToMysql.scala:11) at spark.sparkMysql.main(sparkToMysql.scala) Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.collections.map.UnmodifiableMap at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 18 more Process finished with exi

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