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大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark#xff1a;大数据计算引擎的演进-CSDN博客 目录
1. #x1f959;Idea中配置Live Templates来快速生成代码片段
2. #x1f959;Idea中配置文件模板自定义初始代码
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大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark大数据计算引擎的演进-CSDN博客 目录
1. Idea中配置Live Templates来快速生成代码片段
2. Idea中配置文件模板自定义初始代码
3.设置spark-submit提交程序时不在控制台打印日志信息 1. Idea中配置Live Templates来快速生成代码片段
下面是如何配置Live Templates来创建Spark对象的示例
1. 打开IntelliJ IDEA转到或SettingsWindows/Linux。
2. 在设置对话框中选择Editor - Live Templates。
3. 单击右侧的加号图标选择Live Template。
4. 在弹出的对话框中输入模板的缩写Abbreviation和描述Description例如sc2。
5. 在Template Text框中输入模板的文本例如
// 创建SparkConf对象并设置应用程序名称和运行模式
val conf new SparkConf().setAppName(Starting...) // 设置应用程序名称.setMaster(local[*]) // 设置运行模式为本地模式// 创建SparkContext对象并传入SparkConf对象
val sc new SparkContext(conf) 新建一个实例 2. Idea中配置文件模板自定义初始代码
在IntelliJ IDEA中配置每个新生成的文件的代码模板File Templates可以让您自定义每个新文件的初始代码。以下是配置步骤
1打开IntelliJ IDEA转到SettingsWindows/Linux。
2在设置对话框中选择Editor - File and Code Templates。
3在顶部选项卡中选择File Templates。
4在右侧窗格中您可以看到当前可用的文件模板列表。选择Includes标签页下的File Header。
5在文本编辑器中您可以看到文件头部注释的默认模板。在这里您可以编辑或添加您想要的注释内容。在您的情况下您可以粘贴您的注释模板类似于以下内容
/*** 日期: 2024/1/31* Author: Wang NaPao* Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm1018.2226.3001.5343* Tips: 和我一起学习吧* Description:*/ 3.设置spark-submit提交程序时不在控制台打印日志信息
在用spark-submit提交程序时会打印很多类似图片所示的日志信息它们会把想要的结果给淹没所以要想法子去除控制台的日志信息
解决办法在程序中设置日志级别。
Logger.getLogger(org.apache.spark).setLevel(Level.WARN)
关于setLevel()中的参数 LogLevel Level Use OFF 2147483647 关闭所有日志记录 FATAL 50000 如其翻译致命的错误 ERROR 40000 错误信息提示一般需要 Try Catch WARN 30000 潜在错误提示 INFO 20000 正常日志信息 DEBUG 10000 细粒度日志用于应用调试 TRACE 5000 比调试更细粒度的日志信息 ALL -2147483648 打开所有日志记录
测试-
package com.doit.com.doit.day0128import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.log4j.{Level, Logger}
/*** 日期: 2024/1/29* Author: Wang NaPao* Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm1018.2226.3001.5343* Tips: 我是技术大牛* Description:*/object Test05 {def main(args: Array[String]): Unit {val conf new SparkConf().setAppName(doe).setMaster(local[*])val sc new SparkContext(conf)Logger.getLogger(org.apache.spark).setLevel(Level.WARN)val rdd1 sc.makeRDD(1 to 5, 2)val rdd2 sc.makeRDD(Seq(A, B, C, D, E), 2)val rdd3 sc.makeRDD(Seq(A, B, C, D, E), 3)println(rdd1.zip(rdd2).collect().toList)println(rdd2.zip(rdd1).collect().toList)// println(rdd1.zip(rdd3).collect().toList)}
}
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