tl;博士
现在不原生支持此功能,但未来版本的 Cloud Dataproc 将原生支持。也就是说,在此期间有一个手动解决方法。
解决方法
首先,确保将 python 日志从 spark 上下文发送到正确的 log4j 记录器。为此,请将您的记录器声明为:
import pyspark
sc = pyspark.SparkContext()
logger = sc._jvm.org.apache.log4j.Logger.getLogger(__name__)
第二部分涉及本机尚不支持的解决方法。如果您查看下的火花属性文件
/etc/spark/conf/log4j.properties
在集群的主服务器上,您可以看到 log4j 是如何为 spark 配置的。目前它看起来如下所示:
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
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: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
...
请注意,这意味着 log4j 日志仅发送到控制台。dataproc 代理将获取此输出并将其作为作业驱动程序输出返回。但是,为了让 fluentd 获取输出并将其发送到 Google Cloud Logging,您将需要 log4j 写入本地文件。因此,您将需要修改 log4j 属性,如下所示:
# Set everything to be logged to the console and a file
log4j.rootCategory=INFO, console, file
# Set up console appender.
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: %m%n
# Set up file appender.
log4j.appender.file=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.file.File=/var/log/spark/spark-log4j.log
log4j.appender.file.MaxFileSize=512KB
log4j.appender.file.MaxBackupIndex=3
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.conversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
...
如果您将文件设置为 /var/log/spark/spark-log4j.log,如上所示,您的 Dataproc 集群上的默认 fluentd 配置应该会选择它。如果您想将文件设置为其他内容,您可以按照此问题中的说明进行操作,以熟练掌握该文件。