深入分析Android Logger日志系统驱动源代码

版权申诉
0 下载量 62 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 51KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Android Logger日志系统驱动程序源代码分析" 知识点: 1. Android日志系统概述: Android日志系统是Android开发中用于记录和查看日志信息的重要工具。它允许开发者、测试人员和终端用户捕获系统运行时的各种状态信息,包括应用程序和系统服务的活动。日志系统对于调试程序和分析问题至关重要。 2. Logger日志系统驱动程序: Logger驱动程序是Android系统中用于收集和管理日志数据的组件。它作为一个系统服务,接收来自不同来源的日志信息,包括系统服务、应用程序和内核模块,并将这些信息汇总到一个中央存储。Logger驱动程序通常作为Android内核的一部分实现,并通过特定的接口供上层应用程序使用。 3. Logger源代码分析: 源代码分析是指查看和理解Logger驱动程序的实现细节,包括它的数据结构、功能逻辑和接口定义。分析源代码可以帮助开发者更好地理解Android日志系统的工作原理,从而更有效地使用日志信息进行问题定位和性能优化。 4. Android-Logger-log.zip文件内容: 文件名为Android-Logger-log.zip,这个压缩包可能包含了Logger驱动程序的源代码文件。文档Android Logger log .docx是这个压缩包中的一部分,它可能包含了对Logger源代码的分析和解释,便于读者理解源代码内容和日志系统的工作机制。 5. Android日志级别和标签: 在Android日志系统中,开发者可以通过设置日志级别(如Verbose、Debug、Info、Warn、Error)来控制日志信息的详细程度。每个日志消息都可以附加一个标签(Tag),这个标签用于标识日志消息的来源或者模块。合理地使用标签可以帮助开发者快速定位问题所在的模块或者功能。 6. 使用ADB和logcat工具: Android Debug Bridge(ADB)是一个多功能命令行工具,它允许开发者通过USB与Android设备进行通信。logcat是ADB中的一个子命令,用于查看和过滤设备上的日志信息。通过logcat,开发者可以实时监控日志输出,也可以根据特定的级别和标签来过滤日志内容,这对调试和日志分析非常有用。 7. 日志系统的优化和安全: 在分析Logger源代码时,不仅要理解它如何工作,还要关注其性能优化和安全问题。例如,了解如何限制日志的大小以避免存储空间溢出,以及如何保护敏感信息不被错误地记录到日志中。 8. 日志分析在实际开发中的应用: 开发者需要掌握如何有效地利用Logger系统来跟踪应用程序的状态,处理异常和错误,以及优化性能。此外,学习如何通过日志分析来诊断应用程序崩溃、性能瓶颈和用户报告的问题,是提高开发效率和应用质量的关键。 总结: 从给定的文件信息中,我们可以得知关于Android日志系统驱动程序Logger的源代码分析是一个重要的话题。通过分析Logger的源代码,开发者可以深入理解Android日志系统的工作机制,并将其应用于实际的开发和问题诊断过程中。使用ADB工具中的logcat命令和对日志级别的控制是日常开发中不可或缺的一部分。掌握这些知识对提高Android应用的开发质量和维护效率至关重要。

代码如下: import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

2023-06-12 上传