如何在Spark / Java项目的信息/调试级别中记录Spark Dataset PrintSchema

时间:2019-04-18 17:40:04

标签: java scala apache-spark apache-spark-sql log4j

试图将我的spark scala项目转换为spark-java项目。 我在scala中有如下记录

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

    class ClassName{
      val logger  = LoggerFactory.getLogger("ClassName")
      ...
      val dataframe1 = ....///read dataframe from text file.
      ...

      logger.debug("dataframe1.printSchema : \n " + dataframe1.printSchema; //this is working fine.
    }

现在我正尝试在Java 1.8中将其编写如下

public class ClassName{

    public static final Logger logger  = oggerFactory.getLogger("ClassName"); 
      ...
     Dataset<Row> dataframe1 = ....///read dataframe from text file.
     ...

     logger.debug("dataframe1.printSchema : \n " + dataframe1.printSchema()); //this is not working 

}

我尝试了几种方法,但是在调试/信息模式下无法记录printSchema。

dataframe1.printSchema()//实际上返回void,因此无法追加到字符串。

spark-java生产级项目实际上是如何进行日志记录的? 登录调试时需要遵循的最佳方法是什么?

如何处理上述情况?即java中的log.debug(dataframe1.printSchema())吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

printSchema方法已经将模式打印到控制台,而没有以任何形式返回。您可以简单地调用该方法,并将控制台输出重定向到其他位置。还有其他解决方法,例如this one

答案 1 :(得分:3)

您可以使用df.schema.treeString。与Void返回的java中与df.printSchema等效的Unit()相比,它返回​​一个字符串。在Scala中是这样,我相信在Java中也是如此。请告诉我是否有帮助。

scala> val df = Seq(1, 2, 3).toDF()
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: int]

scala> val x = df.schema.treeString
x: String =
"root
 |-- value: integer (nullable = false)
"

scala> val y = df.printSchema
root
 |-- value: integer (nullable = false)

y: Unit = ()