本文介绍: Spark任务的实际运算是交由众多executor来执行的,如果再执行算子内部打印日志,是需要到对应的executor上才能看到。当不知道对应executor的情况下就需要挨个查询日志,是否不方便。是否有办法可以收集所有executor上的日志内容打印在driver上呢?这样就可以直接在stdout里看到所有日志。

Spark如何用累加器Accumulator收集日志

Spark任务的实际运算是交由众多executor来执行的,如果再执行算子内部打印日志,是需要到对应的executor上才能看到。当不知道对应executor的情况下就需要挨个查询日志,是否不方便。是否有办法可以收集所有executor上的日志内容打印在driver上呢?这样就可以直接在stdout里看到所有日志。

Accumulator

spark累加器Accumulator是spark提共的两种共享变量(广播变理和累加器)的一种。为什么要使用共享变量呢?通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传,也就是说有结果Driver程序是拿不到的!共享变量就是为了解决这个问题。本博文介绍其中的一种累加器Accumulator。

累加器只能够增加。 只有driver能获取到Accumulator的值(使用value方法),Task(excutor)只能对其做增加操作(使用 +=)。

如何使用Accumulator收集日志

  1. 注册日志
val accumTool: AccumulatorTool = new AccumulatorTool()
SparkSession.sparkContext.register(accumTool)
  1. executor累加日志
val info = "日志内容"
accumTool.add(info)
  1. 在driver打印日志
//打印错误日志
println(s"execute error num is  ${accumTool.value.size}, accumTool message:")
var logNum = 1
for ((k,v) <- accumTool.value if logNum <= 10) {	
	println(k + "," + v)
   	logNum += 1
   	}

原文地址:https://blog.csdn.net/Hanhahahahah/article/details/135936717

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