配置Spark Eventlog日志回滚

配置场景

当Spark开启事件日志模式，即设置“spark.eventLog.enabled”为“true”时，就会往配置的一个日志文件中写事件，记录程序的运行过程。当程序运行很久，job很多，task很多时就会造成日志文件很大，如JDBCServer、Spark Streaming程序。

而日志回滚功能是指在写事件日志时，将元数据事件（EnviromentUpdate，BlockManagerAdded，BlockManagerRemoved，UnpersistRDD，ExecutorAdded，ExecutorRemoved，MetricsUpdate，ApplicationStart，ApplicationEnd，LogStart）写入日志文件中，Job事件（StageSubmitted， StageCompleted， TaskResubmit， TaskStart，TaskEnd， TaskGettingResult， JobStart，JobEnd）按文件的大小进行决定是否写入新的日志文件。对于Spark SQL的应用，Job事件还包含ExecutionStart、ExecutionEnd。

Spark中有个HistoryServer服务，其UI页面就是通过读取解析这些日志文件获得的。在启动HistoryServer进程时，内存大小就已经定了。因此当日志文件很大时，加载解析这些文件就可能会造成内存不足，driver gc等问题。

所以为了在小内存模式下能加载较大日志文件，需要对大应用开启日志滚动功能。一般情况下，长时间运行的应用建议打开该功能。

配置参数

登录FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”，搜索以下参数。