我一直在尝试在任务级别设置Hadoop日志记录，但到目前为止没有成功。我修改了log4j.properties并将许多参数设置为DEBUG级别:log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.Task=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.MapTask=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask=DEBUGlog4j.logger.org.apache.hadoop=DEBUG但是，我无法从正在记录的任务中看到任何LOG.info或LOG.deb
我想使用Hadoop的Log4j基础架构从我的map/reduce应用程序中进行日志记录。我想我已经正确设置了一切，但我仍然无法指定我想要的日志记录级别。默认情况下，Hadoop被设置为在INFO级别记录。它的第一行log4j.properties文件如下所示:hadoop.root.logger=INFO,console我有一个应用程序，其reducer如下所示:packagecom.test;publicclassMyReducerextendsReducer{privatestaticLoggerlogger=Logger.getLogger(MyReducer.class.ge
我没有对mapred-site.xml中mapred.local.dir指定的目录的写入权限(也没有对mapred-site.xml的写入权限)有没有一种方法可以在每个session基础上覆盖此属性用于我的Hive作业？ 最佳答案 您可以尝试通过执行以下查询在Hivesession中设置它:setmapred.local.dir='somedir';这应该有效。另一种选择是更改Hive引用的mapred-site.xml。确保配置未标记为最终配置。在这种情况下，它不能被覆盖。 关于had
我正在尝试使用自定义log4j.properties覆盖YARN容器日志格式，但我无法这样做。我试图覆盖hadoop-yarn-server-nodemanager.jar中的container-log4j.properties然后替换jar，但没有效果。我还尝试将我自己的container-log4j.properties文件放在/etc/hadoop/conf位置，以使其在类路径中覆盖。我正在使用HDP(Hortonworks)2.2发行版。基本上，我试图将socketappender放在container-log4j.properties中，以便分析Logstash中的容器日志。
是否可以用logback替换传递依赖中的log4j？这是我的gradle依赖项(https://github.com/geoHeil/lab04/blob/master/build.gradle):dependencies{compilegroup:'org.apache.hadoop',name:'hadoop-common',version:'2.7.1'compilegroup:'org.apache.hadoop',name:'hadoop-client',version:'2.7.1'compilegroup:'org.apache.hadoop',name:'hadoop-
我们希望将我们的应用程序日志打印到本地节点上的文件中。我们正在使用Log4j的RollingFileAppender。我们的log4j.properties文件如下:ODS.LOG.DIR=/var/log/appLogsODS.LOG.INFO.FILE=application.logODS.LOG.ERROR.FILE=application_error.log#Rootloggeroptionlog4j.rootLogger=ERROR,consolelog4j.logger.com.ournamespace=ERROR,APP_APPENDER,ERROR_APPENDER##
我正在尝试从我的mac上的tensorflow读取外部hadoop。我从源代码构建了具有hadoop支持的tf，还在我的mac上构建了具有本地库支持的hadoop。我收到以下错误，hdfsBuilderConnect(forceNewInstance=0,nn=192.168.60.53:9000,port=0,kerbTicketCachePath=(NULL),userName=(NULL))error:java.lang.NoSuchFieldError:LOGatorg.apache.hadoop.ipc.ClientCache.getClient(ClientCache.ja
我是hadoop框架的新手，目前我正在处理大数据项目，在Windows7中使用cygwin、hadoop-0.19.1、eclipse-3.3.1(Europa)。现在我正在尝试从hadoop-0.19进行更改.1到hadoop-1.2.1version.i如下配置hadoop-1.2.1核心站点.xml:fs.default.namehdfs://localhost:9100hdfs.xmldfs.replication1mapred-site.xmlmapred.job.trackerlocalhost:9101但是我在启动数据节点时出错，如下所示$bin/hadoopdatano
试图理解为什么Spark需要本地机器上的空间!有办法解决吗？我一直遇到“设备上没有剩余空间”。我知道我可以将“spark.local.dir”设置为以逗号分隔的列表，但有没有办法改用HDFS？我正在尝试合并两个巨大的数据集。在较小的数据集上，Spark是MapReduce的对手，但在我用这些巨大的数据集证明之前，我不能宣布胜利。我没有使用yarn。此外，我们的网关节点(又名边缘节点)不会有很多可用空间。有解决办法吗？ 最佳答案 当groupByKey操作时，Spark只是写入tmpDir序列化分区。它是普通文件(请参阅Shuffle
使用配置有Yarn的Spark(在client模式下，虽然与问题关系不大)，我发现我的一些Executors失败。Executor是一个Yarn-Container，它的日志文件位于:/var/log/hadoop-yarn/containers/containerID。容器生成的一些(关键)事件/日志渗透到驱动程序，但不是全部。据观察，当一个Executor失败时，它的logfile会在它死后立即被清除。有什么方法可以防止这些日志因调试目的而被删除吗？ 最佳答案 既然，你的yarn上有Spark，我希望这有助于收集所有日志yarn
