@[TOC](解决spark streaming长时间运行日志不断增长问题)
组件：
基于CDH5.13、spark2.2.X
背景：
由于spark streaming是7*24小时不间断运行的，日志必然会越来越多到最后大的惊人，在此小二记录一下解决日志越来越大的过程，以便需要之人。
一、spark streaming log 日志
首先官网的
spark.executor.logs.rolling.enabled
spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles
spark.executor.logs.rolling.enableCompression
spark.executor.logs.rolling.maxSize
spark.executor.logs.rolling.strategy
spark.executor.logs.rolling.time.interval
spark.executor.logs.rolling.strategy
在yarn-client，yarn-cluster中都是不起作用的。于是问了一个谷大爷之后，决定开始采用设置log4j.properties的方法
client模式下：
--driver-java-options "-Dlog4j.configuration=file:driver-log4j.properties" --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:executor-log4j.properties --files ./driver-log4j.properties,./executor-log4j.properties
需要注意的是client模式下是--driver-java-options，因为SparkContext的config起作用的时候，driver已经启动的了
cluster模式
--conf spark.eventLog.enabled=false --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:driver-log4j.properties --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:executor-log4j.properties --files ./driver-log4j.properties,./executor-log4j.properties
driver-log4j.properties
log4j.rootLogger =info,stdout
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm} %5p %t %c{2}:%L - %m%n
driver端只进行标准输出
executor-log4j.properties
log4j.rootLogger =info,stdout,rolling
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm} %5p %t %c{2}:%L - %m%n
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} %5p %t %c{2}:%L - %m%n
log4j.appender.rolling.maxFileSize=100MB
log4j.appender.rolling.maxBackupIndex=5
log4j.appender.rolling.file=${spark.yarn.app.container.log.dir}/stdout
log4j.appender.rolling.encoding=UTF-8
executor既要进行标准输出又要输出到文件，标准输出其实最主要的就是方便client时调试，cluster模式标准输出完全可以去掉，如果不需要在打印台或者类似打印台的地方查看日志。
需要注意的log4j.appender.rolling.file的文件为stdout，方便对标准输出的日志和输出到文件的日志进行统一管理，避免标准输出的日志文件越来越大
当然了对log4j日志的所有操作在此都是有效的
二、spark streaming event log
针对spark streaming的event log，CDH默认是打开的，配置方式基于CM，而apache 版本的默认是关闭的，目前也不知道event log的确切用处，在此就将它关闭
--conf spark.eventLog.enabled=false
下面给出一个完整版的，以client为例
SPARK_KAFKA_VERSION=0.10 nohup spark2-submit --master yarn --deploy-mode client --name spark-commom-orders --driver-class-path=kafka010/kafka-clients-0.10.2.1.jar --conf spark.eventLog.enabled=false --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:driver-log4j.properties --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:executor-log4j.properties --files ./driver-log4j.properties,./executor-log4j.properties --jars $(echo sparklib0.10/*.jar | tr ' ' ',') --XXX ./spark-common-1.0-SNAPSHOT.jar > /dev/null 2>&1 &
其中SPARK_KAFKA_VERSION=0.10是基于spark-streaming-kafka-0-10_2.11可依情况采用
关于重复提交jar包问题，请看一下文章
