logging level
时间: 2023-10-19 09:08:12 浏览: 67
您好!对于日志级别的设置,您可以通过以下两种方式之一来定义:
1. 通过代码设置:
在您的代码中,可以使用以下方法来设置日志级别:
```python
import logging
# 设置全局日志级别为DEBUG
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
```
您可以根据需要选择不同的日志级别,例如:DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 或 CRITICAL。
2. 通过配置文件设置:
可以创建一个配置文件来设置日志级别,例如 `logging.conf`,并在代码中加载该配置文件:
```python
import logging
import logging.config
# 加载日志配置文件
logging.config.fileConfig('logging.conf')
```
在 `logging.conf` 文件中,您可以指定不同日志记录器的级别、格式和输出位置等设置。
这样,您就可以根据需要设置适当的日志级别来记录和调试应用程序的信息。希望这可以帮助到您!如有其他问题,请随时提问。
相关问题
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Thank you for the information. This command is used to set the logging level for Spark applications in Scala, Java, and Python. The logging level determines the amount of information that is written to the log files during the Spark application's execution.
The available logging levels are (in ascending order of verbosity): ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, and WARN.
To set the logging level to a specific value, you can use the sc.setLogLevel() method in Scala or Java, or the setLogLevel() function in SparkR. For example, to set the logging level to WARN, you would use:
```
sc.setLogLevel("WARN")
```
This will ensure that only warning messages and above are written to the log files during the Spark application's execution.
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:
```python
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。