最后一个脚本是执行另一个脚本：kafka-run-class.sh，这个脚本的内容比较复杂了。
大家知道在spark on yarn中，spark的系统日志都是按照log4j的方式写到每一个node上面的container目录下的，如果要实时看一个application的日志，很麻烦！需要登录到executor所在的node上去tail一个文件，或者通过spark UI在界面上看，executor多了，这个就是麻烦事，要在不同的机器不同的目录中切换！我就在想能不能统一写到每个node的同一个地方，然后通过logstash发送到ELK里面去展示，这样在一个界面就可以看到所有application的日志了。但是这里就有1个很大的问题，log4j写的日志里面没有标明是哪个application写的日志，一大堆日志怎么知道谁是谁写的呢？所以日志里面一定要带进程号之类的标识，但是遗憾的log4j里面不支持，查了下要log4j2.9以后的版本（此时已经是log4j2了）才支持写processId，而spark3.0自带的是log4j-1.2.17.jar，所以升级的事情就来了！
前面我们了解了 Dapr 可观测性中的分布式追踪部分的支持，本文我们将来介绍下指标和日志这方面的支持。
首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下：
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
如果关注 Spark 社区的同学已经知道，从 Spark 3.0 开始，就不再支持用 Scala 2.11 来编译了，Scala 2.11 相关的依赖也被 Owen 去掉了，所以如果要用 Spark 3.0 的同学就需要用 Scala 2.12 去编译打包了。
断言（Assertion）是一种调试程序的方式。在Java中，使用assert关键字来实现断言。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
点击关注公众号，Java干货及时送达 背景 前段时间，日志框架各种爆雷，包括：Log4j 1.x, Log4j 2.x, Logback 等都有爆雷，几乎是团灭： Log4j 2.3.1 发布！又是什么鬼？？ Logback 也爆雷了，惊爆了。。。 Log4j, Logback 都是主流的日志框架，功能也非常强大，不仅仅是日志记录，所以，功能多，自然也会带来更多的漏洞。。 其实我们使用日志框架，最多的还是记录系统日志，其他的乱七八糟的功能用的非常少，所以，如果你想寻求一款简单的日志记录框架，可以试试这款轻
pytest 自动捕获级别为 WARNING 或以上的日志消息，并以与捕获的 stdout 和 stderr 相同的方式在每个失败测试的各自部分中显示它们。
不应该使用断言向程序的其他部分通告发生了可恢复性的错误，或者，不应该作为程序向用户通告问题的手段，断言只应该用于在测试阶段确定程序内部的错误信息。
所有受支持的日志记录系统都可以使用 logging.level.<logger-name>=<level> 在Spring Environment 中设置记录器级别（例如，
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
Django 使用Python 内建的logging 模块打印日志。该模块的用法在Python 本身的文档中有详细的讨论。如果你从来没有使用过Python 的logging 框架（或者即使使用过），请参见下面的快速导论。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中查询响应时间超过阈值的语句，具体指响应时间超过
如您所知，用于在现代网站上构建页面的HTML，CSS和JavaScript文件可能非常庞大。在大多数情况下，Web服务器可以即时压缩这些和其他文本文件，以节省网络带宽。
作者是 Allegro 的一名技术人员。Allegro 拥有超过 50 个开发团队。可以自由选择 他们的 PaaS 所支持的技术。他们主要使用 Java、Kotlin、Python 和 Golang 进行编码。本文中提出的观点来自作者的经验。
日志记录方法的第一个日志级别参数在日志记录消息中作为模板引用。 不必要这样做，因为第一个日志级别会显式传递给日志记录基础结构。 不需要在日志记录消息中重复它。
- 在应用程序级别，可以指定捕获跟踪事件时的失败条件，同时还可以配置应在日志文件条目中捕获的跟踪事件。
日志记录方法的第一个异常参数在日志记录消息中作为模板引用。 不必要这样做，因为第一个异常将显式传递给日志记录基础结构。 不需要在日志记录消息中重复它。
作者 | Sergey Gitlin、Krishna Puttaswamy、Luke Duncan、Deepak Bobbarjung、Arun Babu A S P 译者 | 平川 策划 | Tina 摘要：经过一年多的努力，我们为 Uber 的试验和特性标记生态打下了坚实的基础，相关的一切都已经转移到了新系统上，包括 2000 多名开发人员、集成的超过 15 个合作伙伴的系统、10 多个移动应用、350 多个服务。我们弃用了 Morpheus 中超过 5 万个过时的试验。 本文最初发布于
在项目开发中，如果需要调试的时候，一开始大部分会去直接使用print, 但是print的频繁时候会比较损耗服务的性能，并且无法将日志输出的文件中进行存储。
如果你的 .NET 6+ 项目引用一个启用源生成代码的包（例如日志记录解决方案），则特定于源生成的分析器将在编译时运行。 本文列出了与源生成代码相关的编译器诊断。
Spring Boot的httptrace端口能够记录每次访问的请求和响应信息，但是不能记录body，这样在出问题时就不方便排查，而且httptrace不方便在原有的基础上进行扩展，所以只能寻求其他方式进行记录。
以下为Mac系统上单机版Spark练习编程环境的配置方法。 注意：仅配置练习环境无需安装Hadoop，无需安装Scala。
问题导读 1.什么是Kubernetes？ 2.在Kubernetes集群尝试新功能，该如何实现？ 3.观看群集上创建的Spark资源，该如何操作？ 在开始之前我们需要知道 什么是Kubernetes Kubernetes（通常写成“k8s”）是最开始由google设计开发最后贡献给Cloud Native Computing Foundation的开源容器集群管理项目。它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工
idea中使用scala运行spark出现： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class 查看build.sbt: name := "ScalaSBT" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core
Spring Boot 内部日志全部使用 Commons Logging 记录，但保留底层日志实现。为 Java Util Logging，Log4J2，和 Logback 提供了默认配置。在每种情况下，记录器都预先配置为使用控制台输出，并且还提供可选的文件输出。
建议尽量使用解决方法之一。 但是，如果无法更改代码，可以通过 #pragma 指令或 <NoWarn> 项目设置来禁止显示警告。 如果 SYSLIB1XXX 源生成器诊断未显示为错误，则可以在代码或项目文件中禁止警告。
Docker作为最流行的容器化解决方案其API接口提供了强大的容器管理功能，通过Docker API我们可以实现自动化的容器lifecycle管理、数据管理、网络管理等，大大简化容器的使用难度，本篇文章我们主要介绍Docker API的基本使用
PostgreSQL 的审计还是要借助PostgreSQL的扩展pgaudit 来进行。有些熟悉PG的同学可能说，不是可以log_statement = all 来记录所有的语句吗，干嘛那么麻烦，自己去查日志不就好了。实际上如果公司有审计部门的情况下，这样是过不了关的，需要一个与商业数据功能相差无几的方式来面对审计部门的“亲和力”。
抛出异常相当于是说：“停止运行这个函数中的代码，将程序执行转到 except 语句”。
PowerShell一直是网络攻防对抗中关注的热点技术，其具备的无文件特性、LotL特性以及良好的易用性使其广泛使用于各类攻击场景。为了捕获利用PowerShell的攻击行为，越来越多的安全从业人员使用PowerShell事件日志进行日志分析，提取Post-Exploitation等攻击记录，进行企业安全的监测预警、分析溯源及取证工作。随之而来，如何躲避事件日志记录成为攻防博弈的重要一环，围绕PowerShell事件查看器不断改善的安全特性，攻击者利用多种技巧与方法破坏PowerShell日志工具自身数据，以及事件记录的完整性。今年10月份微软发布补丁的CVE-2018-8415正是再次突破PowerShell事件查看器记录的又一方法，本文将细数PowerShell各大版本的日志功能安全特性，及针对其版本的攻击手段，品析攻防博弈中的攻击思路与技巧。
搭建spark和hdfs的集群环境会消耗一些时间和精力，处于学习和开发阶段的同学关注的是spark应用的开发，他们希望整个环境能快速搭建好，从而尽快投入编码和调试，今天咱们就借助docker，极速搭建和体验spark和hdfs的集群环境；
本篇主要对MAGICODES.WECHAT.SDK进行简单总体的介绍。通过本篇教程，您可以对Magicodes.WeChat.SDK进行一个全面的了解。
$ZJOB包含一个数字，其中每个位代表作业状态的一个特定方面。 $ZJOB返回一个整数，该整数由设置的状态位的总和组成。例如，如果$ZJOB = 5，则表示设置了1位和4位。
默认情况下，CDSW会话中的Spark应用程序只显示ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。在Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录，Spark2使用的是Apache Log4j，可以通过log4j.properties文件配置日志输出级别。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark作业。
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中，并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
windows事件日志简介：Windows 系统日志是记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。用户可以通过它来检查错误发生的原因，或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。
每天都有成千上万的新网站诞生，这些网站大部分都是采用linux作为服务器，一方面是linux是免费的，需要资源更少，更稳定，一方面是因为linux的服务器防护性更高。但是如果我们不正确使用linux的话，它也是非常容易被攻击的，下面我们就介绍下如何更好的配置我们的服务器，让它更安全。
spark on yarn是spark集群模式之一，通过resourcemanager进行调度，较之standalone模式，不需要单独启动spark服务。
6.Nginx的WEB访问日志记录状态 描述 应为每个核心站点启用access_log指令。默认情况下启用。
之前我们组在生产环境上部署的是 Spark 2.2 on k8s 的那个 fork，部署在 K8S 上，至少需要一个 Dockerfile，最近有计划升级到 3.0.0 Snapshot 的分支代码上，借此，做个记录。
原文地址 把重点记录下 https://source.android.com/source/code-style.html
我们使用spark-submit时，必然要处理我们自己的配置文件、普通文件、jar包，今天我们不讲他们是怎么走的，我们讲讲他们都去了哪里，这样我们才能更好的定位问题。 我们在使用spark-submit把我们自己的代码提交到yarn集群运行时，spark会在yarn集群上生成两个进程角色，一个是driver，一个是executor，当这两个角色进程需要我们传递一些资源和信息时，我们往往会使用spark-submit的选项来进行传递。那么这些资源和信息，在使用spark-submit指定了之后，都去了哪里呢，
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