不能对执行器使用本地log4j记录器。Python工作人员由
执行器jvm没有到java的“回调”连接，它们只是接收
命令。但是有一种方法可以使用标准python从执行者那里进行日志记录
伐木并用纱线捕捉它们。
在HDFS上，将每个python配置一次日志记录的python模块文件放入其中
worker和proxy日志记录函数（命名为logger.py):

import os
import logging
import sys

class YarnLogger:
    @staticmethod
    def setup_logger():
        if not 'LOG_DIRS' in os.environ:
            sys.stderr.write('Missing LOG_DIRS environment variable, pyspark logging disabled')
            return

        file = os.environ['LOG_DIRS'].split(',')[0] + '/pyspark.log'
        logging.basicConfig(filename=file, level=logging.INFO, 
                format='%(asctime)s.%(msecs)03d %(levelname)s %(module)s - %(funcName)s: %(message)s')

    def __getattr__(self, key):
        return getattr(logging, key)

YarnLogger.setup_logger()

然后在应用程序中导入此模块：

spark.sparkContext.addPyFile('hdfs:///path/to/logger.py')
import logger
logger = logger.YarnLogger()

您可以在pyspark函数内部使用，例如普通的日志记录库：

def map_sth(s):
    logger.info("Mapping " + str(s))
    return s

spark.range(10).rdd.map(map_sth).count()

在pyspark.log日志将在资源管理器上可见并将在上收集
应用程序完成，这样以后可以使用’yarn logs访问这些日志
-应用程序ID….`。