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

时间: 2024-01-02 17:04:31 浏览: 166

Log4j+使用方法+配置文件log4j.properties

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Log4j是Apache组织开发的一款强大的Java日志记录框架，被广泛应用于各种Java项目中，以提供灵活的日志输出和管理。它允许开发者控制日志信息的输出级别、格式以及输出位置，帮助调试和监控系统运行状态。Log4j的核心组件包括Logger（日志器）、Appender（输出端）和Layout（格式化器）。本文将详细介绍Log4j的使用方法以及配置文件`log4j.properties`的设置。 1. **Logger** Logger是日志信息的源头，它是Log4j中最基本的类。通过创建Logger实例，你可以为不同的类或模块分配不同的日志级别，如DEBUG、INFO、WARN、ERROR和FATAL。默认情况下，所有日志信息都发送到根Logger，但也可以为特定类创建独立的Logger对象。 2. **日志级别** - DEBUG：用于调试信息，通常在开发阶段使用。 - INFO：普通信息，对用户有帮助的信息。 - WARN：警告信息，表明程序运行可能会有问题。 - ERROR：错误信息，表示程序无法继续执行。 - FATAL：致命错误，程序无法恢复。 3. **Appender** Appender负责将日志信息输出到指定的目标，可以是控制台、文件、网络、电子邮件等。例如，ConsoleAppender将日志输出到控制台，FileAppender写入文件，SMTPAppender通过电子邮件发送日志。 4. **Layout** Layout定义了日志信息的输出格式。常用的Layout有PatternLayout、SimpleLayout和HTMLLayout。PatternLayout最为常用，可以自定义输出格式，如"%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5p %c{1}:%L - %m%n"，这将输出日期、日志级别、类名、行号和日志消息。 5. **配置文件** `log4j.properties` 配置文件`log4j.properties`是Log4j的核心，通过修改这个文件可以调整日志行为。以下是一个基础配置示例： ```properties # 设置全局日志级别 log4j.rootLogger=DEBUG, console, file # ConsoleAppender配置 log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.console.Target=System.out log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} %5p %c{1}:%L - %m%n # FileAppender配置 log4j.appender.file=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.file.File=log.txt log4j.appender.file.Append=true log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} %5p %c{1}:%L - %m%n ``` 在这个配置中，我们设置了全局日志级别为DEBUG，并指定了两个Appender，一个输出到控制台，另一个写入文件`log.txt`。 6. **使用示例** 在Java代码中，首先需要导入必要的包，然后获取或创建Logger实例，最后调用相应级别的方法输出日志： ```java import org.apache.log4j.Logger; public class MyClass { private static final Logger logger = Logger.getLogger(MyClass.class); public void myMethod() { logger.debug("Debug message"); logger.info("Info message"); logger.warn("Warning message"); logger.error("Error message"); logger.fatal("Fatal error"); } } ``` 7. **扩展与优化** 除了基础功能外，Log4j还支持自定义Appender和Layout，可以与其他系统集成，如数据库、分布式日志系统等。此外，还可以通过添加Filter来过滤特定的日志信息，提高日志管理效率。 Log4j作为一个强大且灵活的日志框架，提供了丰富的配置选项和扩展性，使得开发者能够根据项目的具体需求定制日志管理策略，从而更好地进行问题定位和系统监控。通过理解和熟练掌握`log4j.properties`配置，你可以优化日志记录，提高开发效率，同时保持系统的可维护性和稳定性。

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

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using spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties setting default log level to "warn". to adjust logging level use sc.setloglevel(newlevel). for sparkr, use setloglevel(newlevel).

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 23/05/31 22:53:23 WARN BLAS: Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS 23/05/31 22:53:23 WARN BLAS: Failed to load implementation from: com

这个报错怎么解决Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).

spark2.3的配置文件log4j.properties

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