Scala 在EMR上Spark的日志文件路径

在本文中，我们将介绍在Amazon Elastic MapReduce（EMR）上使用Scala编程语言时，Spark日志文件的默认存储路径以及如何找到它们。

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默认的日志存储路径

在EMR集群上运行Spark作业时，Spark的日志文件会自动存储在指定的Amazon S3存储桶中。默认情况下，日志文件存储在以下路径下：

s3://<your-emr-cluster-logs>/containers/application_XXXXXXX_X_XXXXXX/

其中，<your-emr-cluster-logs>是您的EMR集群日志存储桶的名称，application_XXXXXXX_X_XXXXXX是Spark作业的应用程序ID。

例如，如果您的EMR集群日志存储桶的名称是my-emr-logs，而Spark作业的应用程序ID是application_1234567890123_4567，那么Spark日志文件的存储路径将是：

s3://my-emr-logs/containers/application_1234567890123_4567/

检索日志文件

要检索Spark日志文件，您可以使用AWS Management Console、AWS CLI或AWS SDK来访问Amazon S3存储桶。

以下是使用AWS CLI检索Spark日志文件的示例命令：

aws s3 cp s3://my-emr-logs/containers/application_1234567890123_4567/ /tmp/spark-logs/ --recursive

上述命令将在本地文件系统的/tmp/spark-logs/目录下递归复制所有Spark日志文件。您可以根据自己的需求更改目标本地路径。

自定义日志存储路径

如果您想自定义Spark日志文件的存储路径，可以在创建EMR集群或提交Spark作业时指定相关配置。

在创建EMR集群时，您可以使用以下配置选项来指定日志存储路径：

[
  {
    "Classification": "spark",
    "Properties": {
      "spark.eventLog.enabled": "true",
      "spark.eventLog.dir": "s3n://<your-custom-logs-bucket>/spark-logs/"
    }
  }
]

将以上配置添加到EMR集群的Configurations部分中，并将<your-custom-logs-bucket>替换为您想要使用的自定义存储桶名称。这样，Spark日志文件将被存储在您指定的自定义存储桶路径下。

如果您想在提交Spark作业时自定义日志存储路径，可以在作业提交命令中使用--conf参数，并指定相关的Spark配置属性：

spark-submit --class com.example.MySparkJob --master yarn --deploy-mode cluster --conf "spark.eventLog.enabled=true" --conf "spark.eventLog.dir=s3n://<your-custom-logs-bucket>/spark-logs/" my-spark-job.jar

上述命令将启动一个Spark作业，并将Spark日志文件存储在您指定的自定义存储桶路径下。

注意：在自定义日志存储路径之前，请确保您有相应的权限和正确的身份验证凭据来访问自定义存储桶。