基于以下配置，我希望我的 log4j 应该写入 HDFS 文件夹 (/myfolder/mysubfolder)。但它甚至没有创建具有给定名称 hadoop9.log 的文件。我尝试在 hdfs 上手动创建 hadoop9.log。还是不行。
我是否遗漏了 log4j.properties 中的任何内容？
# Define some default values that can be overridden by system properties
hadoop.root.logger=INFO,console,RFA,DRFA
hadoop.log.dir= /myfolder/mysubfolder
hadoop.log.file=hadoop9.log
# Define the root logger to the system property "hadoop.root.logger".
log4j.rootLogger=${hadoop.root.logger}, EventCounter
# Logging Threshold
log4j.threshold=ALL
# Null Appender
log4j.appender.NullAppender=org.apache.log4j.varia.NullAppender
#
# Rolling File Appender - cap space usage at 5gb.
#
hadoop.log.maxfilesize=256MB
hadoop.log.maxbackupindex=20
log4j.appender.RFA=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RFA.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.log.file}
log4j.appender.RFA.MaxFileSize=${hadoop.log.maxfilesize}
log4j.appender.RFA.MaxBackupIndex=${hadoop.log.maxbackupindex}
log4j.appender.RFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
# Pattern format: Date LogLevel LoggerName LogMessage
log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n
# Debugging Pattern format
#log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p %c{2} (%F:%M(%L)) - %m%n
#
# Daily Rolling File Appender
#
log4j.appender.DRFA=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.DRFA.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.log.file}
# Rollver at midnight
log4j.appender.DRFA.DatePattern=.yyyy-MM-dd
# 30-day backup
#log4j.appender.DRFA.MaxBackupIndex=30
log4j.appender.DRFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
# Pattern format: Date LogLevel LoggerName LogMessage
log4j.appender.DRFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n
# Debugging Pattern format
#log4j.appender.DRFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p %c{2} (%F:%M(%L)) - %m%n
#
# console
# Add "console" to rootlogger above if you want to use this
#
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{2}: %m%n
#
# TaskLog Appender
#
#Default values
hadoop.tasklog.taskid=null
hadoop.tasklog.iscleanup=false
hadoop.tasklog.noKeepSplits=4
hadoop.tasklog.totalLogFileSize=100
hadoop.tasklog.purgeLogSplits=true
hadoop.tasklog.logsRetainHours=12
log4j.appender.TLA=org.apache.hadoop.mapred.TaskLogAppender
log4j.appender.TLA.taskId=${hadoop.tasklog.taskid}
log4j.appender.TLA.isCleanup=${hadoop.tasklog.iscleanup}
log4j.appender.TLA.totalLogFileSize=${hadoop.tasklog.totalLogFileSize}
log4j.appender.TLA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.TLA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n
#
# HDFS block state change log from block manager
#
# Uncomment the following to suppress normal block state change
# messages from BlockManager in NameNode.
#log4j.logger.BlockStateChange=WARN
#
#Security appender
#
hadoop.security.logger=INFO,NullAppender
hadoop.security.log.maxfilesize=256MB
hadoop.security.log.maxbackupindex=20
log4j.category.SecurityLogger=${hadoop.security.logger}
hadoop.security.log.file=SecurityAuth-${user.name}.audit
log4j.appender.RFAS=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RFAS.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.security.log.file}
log4j.appender.RFAS.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.RFAS.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n
log4j.appender.RFAS.MaxFileSize=${hadoop.security.log.maxfilesize}
log4j.appender.RFAS.MaxBackupIndex=${hadoop.security.log.maxbackupindex}
#
# Daily Rolling Security appender
#
log4j.appender.DRFAS=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.DRFAS.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.security.log.file}
log4j.appender.DRFAS.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.DRFAS.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c: %m%n
log4j.appender.DRFAS.DatePattern=.yyyy-MM-dd
#
# hadoop configuration logging
#
# Uncomment the following line to turn off configuration deprecation warnings.
# log4j.logger.org.apache.hadoop.conf.Configuration.deprecation=WARN
#
# hdfs audit logging
#
hdfs.audit.logger=INFO,NullAppender
hdfs.audit.log.maxfilesize=256MB
hdfs.audit.log.maxbackupindex=20
log4j.logger.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=${hdfs.audit.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=false
log4j.appender.RFAAUDIT=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RFAAUDIT.File=${hadoop.log.dir}/hdfs-audit.log
log4j.appender.RFAAUDIT.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.RFAAUDIT.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n
log4j.appender.RFAAUDIT.MaxFileSize=${hdfs.audit.log.maxfilesize}
log4j.appender.RFAAUDIT.MaxBackupIndex=${hdfs.audit.log.maxbackupindex}
#
# mapred audit logging
#
mapred.audit.logger=INFO,NullAppender
mapred.audit.log.maxfilesize=256MB
mapred.audit.log.maxbackupindex=20
log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.AuditLogger=${mapred.audit.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.mapred.AuditLogger=false
log4j.appender.MRAUDIT=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.MRAUDIT.File=${hadoop.log.dir}/mapred-audit.log
log4j.appender.MRAUDIT.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.MRAUDIT.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n
log4j.appender.MRAUDIT.MaxFileSize=${mapred.audit.log.maxfilesize}
log4j.appender.MRAUDIT.MaxBackupIndex=${mapred.audit.log.maxbackupindex}
# Custom Logging levels
#log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.JobTracker=DEBUG
#log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker=DEBUG
#log4j.logger.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=DEBUG
# Jets3t library
log4j.logger.org.jets3t.service.impl.rest.httpclient.RestS3Service=ERROR
#
# Event Counter Appender
# Sends counts of logging messages at different severity levels to Hadoop Metrics.
#
log4j.appender.EventCounter=org.apache.hadoop.log.metrics.EventCounter
#
# Job Summary Appender
#
# Use following logger to send summary to separate file defined by
# hadoop.mapreduce.jobsummary.log.file :
# hadoop.mapreduce.jobsummary.logger=INFO,JSA
#
hadoop.mapreduce.jobsummary.logger=${hadoop.root.logger}
hadoop.mapreduce.jobsummary.log.file=hadoop-mapreduce.jobsummary.log
hadoop.mapreduce.jobsummary.log.maxfilesize=256MB
hadoop.mapreduce.jobsummary.log.maxbackupindex=20
log4j.appender.JSA=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.JSA.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.mapreduce.jobsummary.log.file}
log4j.appender.JSA.MaxFileSize=${hadoop.mapreduce.jobsummary.log.maxfilesize}
log4j.appender.JSA.MaxBackupIndex=${hadoop.mapreduce.jobsummary.log.maxbackupindex}
log4j.appender.JSA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.JSA.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{2}: %m%n
log4j.logger.org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress$JobSummary=${hadoop.mapreduce.jobsummary.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress$JobSummary=false
#
# Yarn ResourceManager Application Summary Log
#
# Set the ResourceManager summary log filename
yarn.server.resourcemanager.appsummary.log.file=rm-appsummary.log
# Set the ResourceManager summary log level and appender
yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger=${hadoop.root.logger}
#yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger=INFO,RMSUMMARY
# To enable AppSummaryLogging for the RM,
# set yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger to
# <LEVEL>,RMSUMMARY in hadoop-env.sh
# Appender for ResourceManager Application Summary Log
# Requires the following properties to be set
# - hadoop.log.dir (Hadoop Log directory)
# - yarn.server.resourcemanager.appsummary.log.file (resource manager app summary log filename)
# - yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger (resource manager app summary log level and appender)
log4j.logger.org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAppManager$ApplicationSummary=${yarn.server.resourcemanager.appsummary.logger}
log4j.additivity.org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMAppManager$ApplicationSummary=false
log4j.appender.RMSUMMARY=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.RMSUMMARY.File=${hadoop.log.dir}/${yarn.server.resourcemanager.appsummary.log.file}
log4j.appender.RMSUMMARY.MaxFileSize=256MB
log4j.appender.RMSUMMARY.MaxBackupIndex=20
log4j.appender.RMSUMMARY.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.RMSUMMARY.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n
# HS audit log configs
#mapreduce.hs.audit.logger=INFO,HSAUDIT
#log4j.logger.org.apache.hadoop.mapreduce.v2.hs.HSAuditLogger=${mapreduce.hs.audit.logger}
#log4j.additivity.org.apache.hadoop.mapreduce.v2.hs.HSAuditLogger=false
#log4j.appender.HSAUDIT=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
#log4j.appender.HSAUDIT.File=${hadoop.log.dir}/hs-audit.log
#log4j.appender.HSAUDIT.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
#log4j.appender.HSAUDIT.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n
#log4j.appender.HSAUDIT.DatePattern=.yyyy-MM-dd
# Http Server Request Logs
#log4j.logger.http.requests.namenode=INFO,namenoderequestlog
#log4j.appender.namenoderequestlog=org.apache.hadoop.http.HttpRequestLogAppender
#log4j.appender.namenoderequestlog.Filename=${hadoop.log.dir}/jetty-namenode-yyyy_mm_dd.log
#log4j.appender.namenoderequestlog.RetainDays=3
#log4j.logger.http.requests.datanode=INFO,datanoderequestlog
#log4j.appender.datanoderequestlog=org.apache.hadoop.http.HttpRequestLogAppender
#log4j.appender.datanoderequestlog.Filename=${hadoop.log.dir}/jetty-datanode-yyyy_mm_dd.log
#log4j.appender.datanoderequestlog.RetainDays=3
#log4j.logger.http.requests.resourcemanager=INFO,resourcemanagerrequestlog
#log4j.appender.resourcemanagerrequestlog=org.apache.hadoop.http.HttpRequestLogAppender
#log4j.appender.resourcemanagerrequestlog.Filename=${hadoop.log.dir}/jetty-resourcemanager-yyyy_mm_dd.log
#log4j.appender.resourcemanagerrequestlog.RetainDays=3
#log4j.logger.http.requests.jobhistory=INFO,jobhistoryrequestlog
#log4j.appender.jobhistoryrequestlog=org.apache.hadoop.http.HttpRequestLogAppender
#log4j.appender.jobhistoryrequestlog.Filename=${hadoop.log.dir}/jetty-jobhistory-yyyy_mm_dd.log
#log4j.appender.jobhistoryrequestlog.RetainDays=3
#log4j.logger.http.requests.nodemanager=INFO,nodemanagerrequestlog
#log4j.appender.nodemanagerrequestlog=org.apache.hadoop.http.HttpRequestLogAppender
#log4j.appender.nodemanagerrequestlog.Filename=${hadoop.log.dir}/jetty-nodemanager-yyyy_mm_dd.log
#log4j.appender.nodemanagerrequestlog.RetainDays=3
log4j.logger.org.apache.zookeeper=ERROR
log4j.logger.com.mapr.util.zookeeper=WARN
log4j.logger.org.apache.hadoop.yarn.client.MapRZKBasedRMFailoverProxyProvider=WARN
最佳答案
RollingFileAppender 只会写入本地磁盘。除非你能以某种方式挂载你的 HDFS，使其“看起来像你操作系统的本地磁盘”，否则它不会工作。您必须选择另一个支持远程日志记录的 Log4j Appender 类型，例如 Flume Appender或自己滚动。
关于hadoop - Log4j 不写入 HDFS/Log4j.properties，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37016696/
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜，提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
我想在heroku.com上查看我的应用程序日志的内容，所以我关注了thisexcellentadvice并拥有我所有的日志内容。但是我现在很想知道我的日志文件实际在哪里，因为“log/production.log”似乎是空的:C:\>herokuconsoleRubyconsoleforajpbrevx.heroku.com>>files=Dir.glob("*")=>["public","tmp","spec","Rakefile","doc","config.ru","app","config","lib","README","Gemfile.lock","vendor","sc
哪个是更好的做法；通过@property或self.property使用访问器操作属性？ 最佳答案 如果您只是使用直接访问器，那么请坚持使用@property(除非您来自Python并且被@sigilhehe关闭)否则:这完全取决于您。但是self.property在某些需要确保属性已初始设置的情况下很有用:defproperty@property||=[]end#don'tneedtocheckif@propertyis`nil`firstself.property另请注意，在@property上使用self.property会产
我正在寻找一个清晰的Rails4示例，说明如何根据通过另一个表关联的数据过滤记录。假设我有一个用户模型和一个评论模型。一个用户has_many评论，一个Commentbelongs_to一个用户。评论在其表中也有一个score列。classUserUsers|id|name|email||-----|---------|---------------------||1|"Alice"|"alice@example.com"||2|"Bob"|"bob@example.com"||...|classComment我如何获得所有对内容“k”发表评论且分数>0的用户？请注意，我要返回的是用户
目录：一、简介二、HQL的执行流程三、索引四、索引案例五、Hive常用DDL操作六、Hive常用DML操作七、查询结果插入到表八、更新和删除操作九、查询结果写出到文件系统十、HiveCLI和Beeline命令行的基本使用十一、Hive配置一、简介Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类SQL查询功能，用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业，然后提交到Hadoop上运行。特点：简单、容易上手(提供了类似sql的查询语言hql)，使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析；灵活性高，可以自定义用户函数(UDF)和
我正在使用RubyonRails构建网络应用程序。我正在使用Mailgun作为这个应用程序的邮件程序。当我使用Facebook注册时它工作正常但是当我尝试使用电子邮件和密码注册时，我不断收到此错误“554请激活您的Mailgun帐户。检查您的收件箱或登录到您的控制面板以重新发送激活电子邮件。“我已经在mailgun仪表板中将eamil授权给授权收件人。这是我的代码:Registrations_controller.rbclassRegistrationsControllerconfig/environments/development.rbRails.application.confi
找了一圈也没找到。是否有Ruby的Log4X等价物？如果不是，那么处理所有调试语句的最佳方法是什么。我是Ruby的新手。谢谢! 最佳答案 Ruby带有一个内置的日志库，但是有log4r.内置库的一个简短示例:#!/usr/bin/envrubyrequire'logger'log=Logger.new('mylog.txt')log.debug"Hellolog" 关于ruby-是否有Log4JforRuby的等价物，Log4Ruby？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
我已经研究这个话题太久了，所以我必须发布这个。我有几个运行此设置的应用程序，其中一个在rails启动(railss)时完全失败。它们的配置几乎完全相同，但我似乎无法在这里大海捞针。有没有人对如何找到这个问题有任何指示？设置基于:http://blog.mmlac.com/log4r-for-rails/comment-page-1/#comment-1731当我尝试运行railss时:=>BootingWEBrick=>Rails4.0.0applicationstartingindevelopmentonhttp://0.0.0.0:3000=>Run`railsserver-h`f
我正在尝试将db2数据库迁移到RubyonRails，但是当我运行railsgscaffold时，我得到了这个:Rails错误:无法访问日志文件。请确保/home/.../log/development.log存在并且是chmod0666。日志级别已提高到WARN，输出定向到STDERR，直到问题得到解决。我检查过，我的development.log不存在!我不确定为什么，因为我在安装过程中遵循了每一步，但我的文件仍然不存在。我怎样才能创建它？我已经尝试卸载并重新安装Rails，但问题仍然存在。 最佳答案 也许只做它要求你做的事？:
在我将此作为错误发布给Rails团队之前，我想看看我是否做错了可能导致此行为的事情。具体来说，has_many关联的:autosave属性似乎没有按照文档工作。作为引用，这里是最新的API文档:http://api.rubyonrails.org/classes/Acti...ation.html查看“一对多示例”部分。我已经在测试应用程序中完全复制了代码，但它对我不起作用。具体来说，更新父对象，但不更新子对象。我的架构如下:create_table:postsdo|t|t.string:titlet.timestampsendcreate_table:commentsdo|t|t.t