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Comment puis-je me connecter à partir de mon script Python Spark ?

1 réponse

  1. Vous devriez essayer d'obtenir le logger pour spark lui-même, par défaut getLogger(), il renverra le logger pour votre propre module.
  2. Ici, vous pouvez également remplacer 'py4j' par 'pyspark'..

Q. Comment me connecter à Spark ?

La fonction de connexion individuelle est disponible sur la page de connexion de Spark. Pour une nouvelle inscription, une personne peut visiter la page de connexion de SPARK via le lien www.spark.gov.in/webspark en utilisant n'importe quel navigateur.

Q. Comment modifiez-vous le niveau de journalisation dans Pyspark ?

Suivez ces étapes pour configurer la journalisation au niveau du système (besoin d'accéder au dossier Spark conf):…Modifier le fichier de configuration de la journalisation Spark

  1. Accédez au dossier de départ de Spark.
  2. Accédez au sous-dossier conf pour tous les fichiers de configuration.
  3. Créez log4j.
  4. Modifier le fichier log4j.

Q. Qu'est-ce que log4j dans Pyspark ?

Spark 2 utilise Apache Log4j, qui peut être configuré via un fichier de propriétés. Par défaut, un log4j. properties à la racine d'un projet qui définit le niveau de journalisation sur INFO pour les travaux Spark.

Q. Qu'est-ce que les informations de l'enregistreur en Python ?

La journalisation est un moyen de suivre les événements qui se produisent lors de l'exécution de certains logiciels. La journalisation est importante pour le développement, le débogage et l'exécution de logiciels. Si vous n'avez aucun enregistrement de journalisation et que votre programme se bloque, il y a très peu de chances que vous détectiez la cause du problème.

Q. Qu'est-ce que log4j en Python ?

Log4j est un framework de journalisation (API) rapide, flexible et fiable écrit en Java. Log4j développé en 1996. Il est également distribué sous les langages logiciels Apache. Log 4J portera vers les langages C, C++, C#, Perl, Python, Ruby et Eiffel.

Q. Comment vérifier mes journaux d'étincelles ?

Si vous exécutez la tâche ou l'application Spark à partir de la page Analyser, vous pouvez accéder aux journaux via l'interface utilisateur de l'application et l'interface utilisateur de l'application Spark. Si vous exécutez la tâche ou l'application Spark à partir de la page Notebooks, vous pouvez accéder aux journaux via l'interface utilisateur de l'application Spark.

Q. Comment puis-je obtenir les journaux d'application Spark ?

Vous pouvez afficher des informations générales sur toutes les applications Spark en cours d'exécution.

  1. Accédez à la page Applications YARN dans la console d'administration de Cloudera Manager.
  2. Pour déboguer les applications Spark exécutées sur YARN, consultez les journaux du rôle NodeManager.
  3. Filtrez le flux d'événements.
  4. Pour tout événement, cliquez sur Afficher le fichier journal pour afficher l'intégralité du fichier journal.

Q. Qu'est-ce que SparkConf () ?

SparkConf est utilisé pour spécifier la configuration de votre application Spark. Ceci est utilisé pour définir les paramètres de l'application Spark en tant que paires clé-valeur. Par exemple, si vous créez une nouvelle application Spark, vous pouvez spécifier certains paramètres comme suit : val conf = new SparkConf()

Q. Comment exécuter Spark en mode débogage ?

Pour démarrer l'application, sélectionnez Exécuter -> Déboguer SparkLocalDebug, cela essaie de démarrer l'application en se connectant au port 5005. Vous devriez maintenant voir votre application spark-submit en cours d'exécution et lorsqu'elle rencontrera un point d'arrêt de débogage, vous obtiendrez le contrôle sur IntelliJ.

Q. Comment exécuter Spark en mode débogage ?

Q. Qu'est-ce que __ nom __ en Python ?

__name__ est une variable intégrée qui évalue le nom du module actuel. Ainsi, il peut être utilisé pour vérifier si le script actuel est exécuté seul ou importé ailleurs en le combinant avec l'instruction if, comme indiqué ci-dessous. Considérez deux fichiers distincts File1 et File2. # Fichier1.py.

Q. Avez-vous besoin de Log4j pour vous connecter à pyspark ?

Vous pouvez vous référer à la documentation log4j pour personnaliser chacune des propriétés selon votre convenance. Cependant, cette configuration devrait être juste suffisante pour vous permettre de démarrer avec la journalisation de base. Dans votre script pyspark, vous devez initialiser l'enregistreur pour utiliser log4j. La chose la plus simple est que vous l'avez déjà dans votre contexte pyspark !

Q. Comment transférer un message de journal vers pyspark ?

Le moyen le plus simple de se connecter à partir de pyspark ! Vous pouvez implémenter l'interface logging.Handler dans une classe qui transmet les messages de journal à log4j sous Spark. Utilisez ensuite logging.root.addHandler () (et, éventuellement, logging.root.removeHandler ()) pour installer ce gestionnaire. def émission (soi, enregistrement): """Transférer un message de journal pour log4j."""

Q. Où puis-je trouver le fichier Log4j dans spark ?

Ajoutez les lignes suivantes à vos propriétés de configuration log4j. Vous trouverez le fichier dans votre répertoire d'installation Spark – Vous pouvez vous référer à la documentation log4j pour personnaliser chacune des propriétés selon votre convenance. Cependant, cette configuration devrait être juste suffisante pour vous permettre de démarrer avec la journalisation de base.

Q. Quelle est la première transformation de données dans pyspark ?

La première transformation que nous ferons est une transformation conditionnelle de l'instruction if. C'est comme suit : si une cellule de notre ensemble de données contient une chaîne particulière, nous voulons changer la cellule dans une autre colonne. En gros, on veut partir de ça :

Q. SLF4J utilise-t-il la journalisation Commons ?

3.3 Configurez SLF4J. Contrairement à la journalisation Commons, SLF4J n'a pas besoin d'un fichier de propriétés ou d'une propriété système pour trouver l'implémentation sous-jacente. Au lieu de cela, SLF4J dépend de la liaison statique pour se lier au framework de journalisation sous-jacent pour lequel nous devons fournir un fichier jar de liaison SLF4J.

Q. Dois-je utiliser log4j ou SLF4J ?

L'utilisation de SLF4J signifie que le remplacement de l'implémentation est très facile si la politique de l'entreprise change, par exemple lorsque votre entreprise est acquise et que de nouvelles politiques vous sont imposées. Utiliser SLF4J maintenant, lorsque vous écrivez le code, ne prendra pas plus de temps que d'utiliser Log4j directement. Le remplacement ultérieur des appels Log4j directs prendra beaucoup de temps.

Q. Comment modifiez-vous le niveau de journalisation dans PySpark ?

Configuration Spark Log4j

  1. L'augmentation du niveau de journalisation ou le déplacement des journaux vers un autre emplacement pour les travaux problématiques peuvent être très utiles pour le débogage.
  2. Les niveaux de journalisation PySpark doivent être définis comme suit : log4j.logger.org.apache.spark.api.python.PythonGatewayServer=

Q. Comment activer le mode de débogage Spark ?

Q. Comment désactiver la journalisation des informations dans Spark ?

Si vous ne voulez pas du tout voir les messages de logs, démarrez simplement le shell Spark et écrivez ces commandes :

  1. importez org.apache.log4j.Logger.
  2. importez org.apache.log4j.Level.
  3. Logger.getLogger(“org”).setLevel(Niveau.OFF) Logger.getLogger(“akka”).setLevel(Niveau.OFF)

Q. Comment désactiver la journalisation Pyspark Info ?