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私はこのjobclient.monitorandprintjob（）メソッドを使用して、マップリデュースジョブの出力をコンソールに出力してきました。私の使用法は次のようなものです：

job_client.monitorAndPrintJob(job_conf, job_client.getJob(j.getAssignedJobID()))

その出力は次のとおりです（コンソールに印刷されます）。

13/03/04 07:20:00 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201302211725_10139<br>
13/03/04 07:20:01 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%<br>
13/03/04 07:20:08 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201302211725_10139<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient: Counters: 26<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:   Job Counters<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Aggregate execution time of mappers(ms)=5539<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=2<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=2<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Aggregate execution time of reducers(ms)=4337<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     MAPRFS_BYTES_READ=583<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     MAPRFS_BYTES_WRITTEN=394<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=140219<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Map input records=6<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=136<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=22<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=116<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     CPU_MILLISECONDS=1320<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=64<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=13<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=180<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=11<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=11<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=11<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     PHYSICAL_MEMORY_BYTES=734961664<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=11<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     VIRTUAL_MEMORY_BYTES=9751805952<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     Map output records=13<br>
13/03/04 07:20:13 INFO mapred.JobClient:     GC time elapsed (ms)=0<br>

上記の出力/ログをコンソールではなくテキストファイルで印刷したいのですが。助言がありますか？

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HADOOP_HOME / confに、：という名前のファイルが1つある場合がありますlog4j.properties。どこにどのようにログインするかを設定できると思います。

正確には、ローリングファイルアペンダー#を使用するため、ファイルから次の行のコメントを解除（削除するだけ）する必要がありlog4j.propertiesます。

# Rolling File Appender
#

#log4j.appender.RFA=org.apache.log4j.RollingFileAppender
#log4j.appender.RFA.File=${hadoop.log.dir}/${hadoop.log.file}

# Logfile size and and 30-day backups
#log4j.appender.RFA.MaxFileSize=1MB
#log4j.appender.RFA.MaxBackupIndex=30

#log4j.appender.RFA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
#log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p %c{2} - %m%n
#log4j.appender.RFA.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %-5p %c{2} (%F:%M(%L)) - %m%n

そして、あなたの好みに合わせて他のパラメータをカスタマイズします。

log4j構成の詳細については、こちらをお読みください。

于 2013-03-04T15:20:45.630 に答える