spark日志配置及问题排查方式。
此文已由作者岳猛授权网易云社区发布。
欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。
任何时候日志都是定位问题的关键，spark也不会例外，合适的配置和获取spark的driver，am，及executor日志将会提升问题定位的效率，这里初步整理了spark的一些配置，更好的日志配置还需要根据实际的情况。
1）dirver日志的配置，可以通过spark.driver.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径，如：
spark.driver.extraJavaOptions -Dlog4j.configuration=file:/home/hadoop/ym/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf/log4j.properties
具体log4j.properties参考：
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console,rolling
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{1}: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
log4j.appender.rolling=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.rolling.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.rolling.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - [%p] - [%l] %m%n
log4j.appender.rolling.Append=true
log4j.appender.rolling.Encoding=UTF-8
log4j.appender.rolling.MaxBackupIndex=5
log4j.appender.rolling.MaxFileSize=200MB
log4j.appender.rolling.file=/home/hadoop/ym/logs/${spark.app.name}.driver.log
log4j.logger.org.apache.spark=INFO
log4j.logger.org.eclipse.jetty=WARN这样的配置可以使Application的日志以AppName.driver.log的形式存放于你指定的目录。
2）executor的日志，可以通过spark.executor.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径，如：
spark.executor.extraJavaOptions -Dlog4j.configuration=file:/home/hadoop/ym/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf/log4j-executor.properties
具体log4j.properties参考：
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO,rolling
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
log4j.appender.rolling=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.rolling.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.rolling.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - [%p] - [%l] %m%n
log4j.appender.rolling.Append=true
log4j.appender.rolling.Encoding=UTF-8
log4j.appender.rolling.MaxBackupIndex=5
log4j.appender.rolling.MaxFileSize=2MB
log4j.appender.rolling.file=${spark.yarn.app.container.log.dir}/stdout
log4j.logger.org.apache.spark=DEBUG
log4j.logger.org.eclipse.jetty=WARN
其中executor日志分为运行时日志以及结束日志，两种日志分别存放于不同的位置，运行时候的日志文件存放于yarn.nodemanager.log−dirs/{ApplicationID},如：
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>file:/mnt/ddb/2/hadoop/nm</value>
</property>那么运行时候的executor日志存放于：
root@xxx:/mnt/ddb/2/hadoop/nm/application_1471515078641_0007# ls
container_1471515078641_0007_01_000001 container_1471515078641_0007_01_000002 container_1471515078641_0007_01_000003
其中container_1471515078641_0007_01_000001为RM为application_1471515078641_0007分配的第一个container，即AM所在的container，第一个container都是运来启动AM的，containerID形式为，container_APPID_01_000001,你在RM日志文件里面根据container_APPID搜索即可看到为该APPID分配的container的分布情况及生命周期。
运行结束以后日志会聚合到HDFS上面去，具体路径为/tmp/logs/${user}/logs,如：
drwxrwx--- - root supergroup 0 2016-08-18 18:29 /tmp/logs/root/logs/application_1471515078641_0002
drwxrwx--- - root supergroup 0 2016-08-18 19:10 /tmp/logs/root/logs/application_1471515078641_0003
drwxrwx--- - root supergroup 0 2016-08-18 19:17 /tmp/logs/root/logs/application_1471515078641_0004
3）am的日志配置，可以通过spark.yarn.am.extraJavaOptions设置加载log4j.properties文件的路径，如：
spark.yarn.am.extraJavaOptions -Dlog4j.configuration=file:/home/hadoop/ym/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf/log4j-executor.properties
因为am和executor都是运行在container里面，具体log4j.properties可以参考executor的，这里不再多说。
补充一些：
下面重点说下，遇见spark问题该怎么去排查日志，都排查哪些日志，spark的运行流程可以参考http://ks.netease.com/blog?id=5174，这这边每个过程都代表着不同的日志文件。
一，SC初始化的过程中出现问题的排查方式
1）driver提交到RM的时候，如果提交不上去，首先排查driver日志，其次根据APPID排查RM日志看下APP生命周期
2）RM启动AM的过程出现问题，首先排查RM日志看为APP分配的第一个container下发到哪个NM上面去了，到对应的NM上面去根据containerID查看其生命周期哪里出现问题了
3）AM启动了，向RM申请container的过程出现了问题，首先查看am的日志，即第一个container的日志，排查下都申请了哪些container，这些container都下发了哪些节点，然后到对应节点的NM日志上根据containerID查看其生命周期情况
4）executor启动了，无法注册到driver，这时候就要去查看对应的executor的日志
二，SC.action以后的问题排查
1）首先在driver日志里面去查看都有哪些job，哪些job failed了，然后找到failed的job，查看该job都有哪些stage，然后排查下那个stage失败了，然后去查看该stage都有哪些task，哪个task失败了，找到失败的task下发的executor，然后去这个executor日志上，根据task id排查这个task的生命周期。
2）如果是executorLost的，除了要看这个executor的日志外，还要看这个container所在的nm日志，看下根据containerID看下器生命周期
3）如果是写HDFS上出现问题了，首先排查nm日志，根据nm日志去排查出现问题的datanode日志。
中间有些由于自己理解的不事很好，可能存在问题，请见谅。
最后说一点，排查问题是学习的最好方式，排查完之后能深入了的明白原理，问题处理的越多，学习也就越快，每个人都是从一头雾水走过来。
更多网易技术、产品、运营经验分享请点击。
相关文章：
【推荐】 四两拨千斤式的攻击！如何应对Memcache服务器漏洞所带来的DDoS攻击？
