1 背景
在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是很难的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以，去yarn集群上看日志是很麻烦的，但是又需要看print的信息，方便调试或者别的目的。
Spark日志确切的存放路径和部署模式相关，如果是YARN模式，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（yarn logs -applicationId ），这个工具可以收集你应用程序相关的运行日志，但是这个工具是有限制的：应用程序必须运行完，因为YARN必须首先聚合这些日志；而且你必须开启日志聚合功能（yarn.log-aggregation-enable，在默认情况下，这个参数是false）。
2 日志配置
如果你运行在YARN模式，你可以在ResourceManager节点的WEB UI页面选择相关的应用程序，在页面点击表格中Tracking UI列的ApplicationMaster，这时候你可以进入到Spark作业监控的WEB UI界面，这个页面就是你Spark应用程序的proxy界面，比如http://host：port/proxy/application_1430820074800_0322，当然你也可以通过访问Driver所在节点开启的4040端口，同样可以看到这个界面。
到这个界面之后，可以点击Executors菜单，这时候你可以进入到Spark程序的Executors界面，里面列出所有Executor信息，以表格的形式展示，在表格中有Logs这列，里面就是你Spark应用程序运行的日志。如果你在程序中使用了println(....)输出语句，这些信息会在stdout文件里面显示；其余的Spark运行日志会在stderr文件里面显示。
在默认情况下，Spark应用程序的日志级别是INFO的，我们可以自定义Spark应用程序的日志输出级别，可以到$SPARK_HOME/conf/log4j.properties文件里面进行修改，比如：
1 spark.root.logger=WARN,console
2 log4j.rootLogger=${spark.root.logger}
3 log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
4 log4j.appender.console.target=System.err
5 log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
6 log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d (%t) [%p - %l] %m%n
这样Spark应用程序在运行的时候会打出WARN级别的日志，然后在提交Spark应用程序的时候使用--files参数指定上面的log4j.properties文件路径即可使用这个配置打印应用程序的日志。
以上是如何配置，如果希望一方面把代码中的println打印到控制台，另一方面又保留spark 本身输出的日志，可以将它输出到日志文件中。
log4j.rootCategory=INFO, console,FILE
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.eclipse.jetty=WARN
log4j.logger.org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.FILE.Threshold=DEBUG
log4j.appender.FILE.file=/home/hadoop/spark.log
log4j.appender.FILE.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.ConversionPattern=[%-5p] [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%C{1}:%M:%L] %m%n
# spark
log4j.logger.org.apache.spark=INFO