如何优雅地终止正在运行的Spark Streaming程序

scala版本 package org.apache.spark.examples.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, Streaming...

1）直接到 任务管理器中找到该进行，杀死

2）如果不成功，查找该进程关联的其它进程或者服务，找到杀死

3）如果还不成功， 用 工具 超出该进程关联的其它主进程，卸载 该软件或者到安全模式下 杀死

祝你好运

如何收集SparkSteaming运行日志实时进入kafka中

我是攻城师

用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。

这里的log分：

（1）Spark本身运行的log

（2）代码里面业务产生的log

spark on yarn模式，如果你的Hadoop集群有100台，那么意味着你的sparkstreaming的log有可能会随机分布在100台中，你想查看log必须登录上每台机器上，一个个查看，如果通过Hadoop的8088页面查看，你也得打开可能几十个页面才能看到所有的log，那么问题来了？

能不能将这个job运行所有的log统一收集到某一个目录里面呢？ 如果收集到一起的话排查log就非常方便了。

答案是很遗憾，在sparkstreaming里面没法做到，因为sparkstreaming程序永远不停机，就算你开启hadoop的log聚合也没用，只有当sparkstreaming程序停掉，hadoop的log聚合才能把所有的log收集到一个目录里面，所以其他的非sparkstreaming程序，比如MR,Spark 运行完后，如果开启log聚合，hadoop会负责把运行在各个节点上的log给统一收集到HDFS上，这样的话我们查看log就非常方便了。

现在的问题是sparkstreaming不能停机，那么还能集中收集log到指定的地方吗？答案是可以的，我们使用log4j收集日志然后异步发送至kafka里面，最后再通过logstash收集kafka里面的日志进入es即可，这样一条龙服务打通之后，出现任何异常都可以非常快和方便的在es中排查问题，效率**提升。至于使用logstash从kafka收集到es里面，不是本文的重点，有兴趣的参考散仙前面的文章：http://qindongliang.iteye.com/blog/227****42。

下面会介绍下如何使用：

streaming项目中的log4j使用的是apache log4j

sparkstreaming项目可以单独提交某个job的log4j文件，这样就能定制每个job的log输出格式，如果提交的时候不提交log4j文件,那么默认用的是spark安装目录下面的log4j文件。 看下我们log4j文件的内容：

最后看下提交脚本：

注意上面提交脚本中，/opt/bigdata/jars/spark/这个路径引用的jar包，必须在每台hadoop机器上都要存在，sparkstreaming运行过程中，会从本地加载jar包，此外log4j.properties文件以及参数里面--jars 后面的依赖jar 可以在提交机器上放一份即可，不需要每台机器上都存放。

提交任务后，在kafka的节点上执行消费者命令就能看到对应的log输出： 执行命令：

kafka-console-consumer --zookeeper 192.168.201.5:2181 --topic kp_diag_log

收集到的log内容如下：

至此，我们的log就统一收集成功了，后续我们可以把log从kafka导入到es中，就可以任意分析和查询了。

这里需要注意一点，sparkstreaming运行时候，系统本身也有大量的log，如果把这个系统log也收集到kafka里面本身的量是非常大的，而且好多信息不重要，其实 我们只需要关注业务重点log即可，主要是WARN+ERROR级别的，调试的时候可以把info级别打开，代码里重点关注的log都放在warn级别，异常什么的放在ERROR即可 这样排查问题时候也容易而且了避免了大量log的产生从应用本身性能的影响。

---