apache spark_Apache Spark中的自定义日志

apache spark

您是否曾经对运行了几个小时的Spark作业感到沮丧，但由于基础设施问题而失败了。

您会很晚才知道此故障，并浪费了数小时的时间，当Spark UI日志也无法进行事后检查时，它会更加痛苦。

你不是一个人！

在本文中，我将介绍如何启用自己的自定义记录器，使其与Spark记录器配合使用。

该自定义记录器将收集从被动监视到主动监视所需的所有信息。

无需为此设置额外的日志记录。

Spark 2.X基于Slf4j抽象，并且使用了logback绑定。

让我们从基本的日志记录开始，即如何在Spark作业或应用程序中获取记录器实例。

val _LOG = LoggerFactory.getLogger(this.getClass.getName)

就是这么简单，现在您的应用程序使用的是与Spark基于相同的日志库和设置。

现在要做一些更有意义的事情，我们必须注入自定义记录器，该记录器将收集信息并将其写入弹性搜索或发布到某些REST端点或发送警报。

让我们一步一步去做

构建自定义日志附加程序

由于spark 2.X是基于logback的，因此我们必须编写logback logger。

自定义登录记录器的代码段

class MetricsLogbackAppender extends UnsynchronizedAppenderBase[ILoggingEvent] {override def append(e: ILoggingEvent) = {//Send this message to elastic search or REST end pointmessageCount.compute(Thread.currentThread().getName, mergeValue)System.out.println(messageCount + " " + e)}val messageCount = new ConcurrentHashMap[String, AtomicInteger]()val mergeValue = new BiFunction[String, AtomicInteger, AtomicInteger] {def apply(key: String, currentValue: AtomicInteger) = {val nextValue = currentValue match {case null => new AtomicInteger(0)case _ => currentValue}nextValue.incrementAndGet()nextValue}}}

这是一个非常简单的记录器，它在每个线程中计数消息，您所要做的就是覆盖附加函数。

这种类型的记录器可以执行任何操作，例如写入数据库或发送到REST端点或发出警报。

启用记录器

要使用新的记录器，请创建logback.xml文件并为新的记录器添加条目。

该文件可以打包在Shaded jar中，也可以指定为运行时参数。

样本logback.xml

<configuration><appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><!-- encoders are assigned the typech.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder by default --><encoder><pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern></encoder></appender><appender name="METRICS" class="micro.logback.MetricsLogbackAppender"/><root level="info"><appender-ref ref="STDOUT" /></root><logger level="info" name="micro" additivity="true"><appender-ref ref="METRICS" /></logger><logger level="info" name="org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler" additivity="true"><appender-ref ref="METRICS" /></logger></configuration>

此配置文件将MetricsLogbackAppender添加为METRICS

<appender name="METRICS" class="micro.logback.MetricsLogbackAppender"/>

接下来为应使用此功能的包/类启用它

<logger level="info" name="micro" additivity="true">    <appender-ref ref="METRICS" /></logger>
<logger level="info" name="org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler" additivity="true">    <appender-ref ref="METRICS" /></logger

大功告成！

从'micro'包或DAGScheduler类记录的任何消息都将使用new logger。

使用这种技术，执行者日志也可以被捕获，当Spark作业在成百上千的执行者上运行时，这非常有用。

现在，它提供了很多让BI实时显示所有这些消息的选项，允许团队提出问题或在情况不佳时订阅变更。

警告：请确保此新记录器减慢了应用程序的执行速度，建议使其异步。

在正确的时间获取见解并将其付诸实践

此博客中使用的代码可在github中的@ sparkmicroservices回购中获得。

我有兴趣知道您正在为Spark使用哪种日志记录模式。