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apache-spark - 登录 spark 结构化流

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 02:51:08

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我能够开发一个从 kafka 读取的管道进行一些转换并将输出写入 kafka sink 以及 parque sink。我想添加有效的日志记录来记录转换的中间结果，就像在常规流式应用程序中一样。

我看到的一个选项是通过

记录 queryExecutionsstreams

df.queryExecution.analyzed.numberedTreeString

或

logger.info("Query progress"+ query.lastProgress)
logger.info("Query status"+ query.status)

但这似乎没有办法查看正在运行流的业务特定消息。

有什么方法可以添加更多日志记录信息，例如它正在处理的数据？

最佳答案

我找到了一些跟踪相同的选项。基本上我们可以使用 df.writeStream.format("parquet") 命名我们的流式查询.queryName("table1")

查询名称 table1 将打印在 Spark 作业选项卡中，与 Spark UI 中的已完成作业列表相对应，您可以从中跟踪每个流式查询的状态

2) 在结构化流中使用 ProgressReporter API 来收集更多统计信息

关于apache-spark - 登录 spark 结构化流，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52173468/

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