开源大数据平台E-MapReduce：使用日志服务收集Spark作业日志

前提条件

• 已在E-MapReduce on ACK控制台创建Spark集群，详情请参见快速使用EMR on ACK。

• 已开通阿里云日志服务SLS，详情请参见快速入门。

操作步骤

1. 启用日志服务组件Logtail，详情请参见步骤一：安装Logtail组件。

   说明

   如果已启用日志服务组件Logtail，则直接执行步骤2。

2. 进入日志服务对应Project的控制台。

   1. 登录容器服务管理控制台。

   2. 在集群列表页面，单击目标集群名称或者目标集群右侧操作列下的详情。

   3. 在基本信息页面的集群资源区域，单击日志服务 Project所在行的链接。

      进入日志服务对应Project的控制台。

3. 在日志库页签中，新建两个Logstore。

   本文示例新建的两个Logstore分别命名为spark-driver-log和spark-executor-log。创建Logstore详情，请参见1. 创建Project和Logstore。

4. 在spark-driver-log的Logstore中，执行以下操作。

   1. 新增Logtail配置，接入数据选择Kubernetes标准输出，在配置流程中选择已有的Kubernetes机器组。

   2. 选择数据接入 > logtail配置下已有的Kubernetes机器组。

   3. 在插件配置文本框内，输入以下内容。

      {
          "inputs": [
              {
                  "detail": {
                      "IncludeEnv": {
                          "SPARKLOGENV": "spark-driver"
                      },
                      "Stderr": true,
                      "Stdout": true,
                      "BeginLineCheckLength": 10,
                      "BeginLineRegex": "\\d+/\\d+/\\d+.*"
                  },
                  "type": "service_docker_stdout"
              }
          ]
      }

5. 在spark-executor-log的Logstore中，参照步骤4在插件配置文本框中，输入以下内容。

   {
       "inputs": [
           {
               "detail": {
                   "IncludeEnv": {
                       "SPARKLOGENV": "spark-executor"
                   },
                   "Stderr": true,
                   "Stdout": true,
                   "BeginLineCheckLength": 10,
                   "BeginLineRegex": "\\d+/\\d+/\\d+.*"
               },
               "type": "service_docker_stdout"
           }
       ]
   }

6. 开启日志库Logstore索引，详情请参见创建索引。

   完成以上步骤，即可在SLS上查询到作业的日志了。