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Logging üben

Der folgende Code wird beim Start ausgeführt:

import logging
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG,
                    format='%(levelname)s - %(message)s')

Jetzt übst du diese Logging-Operationen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Spark SQL mit Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Protokolliere die Spalten von text_df als Debug-Nachricht.
  • Protokolliere, ob table1 gecacht ist, als Info-Nachricht.
  • Protokolliere die erste Zeile von text_df als Warnung.
  • Protokolliere ausgewählte Spalten von text_df als Fehler-Nachricht.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Log columns of text_df as debug message
____("text_df columns: %s", text_df.columns)

# Log whether table1 is cached as info message
____("table1 is cached: %s", spark.catalog.isCached(tableName="table1"))

# Log first row of text_df as warning message
____("The first row of text_df:\n %s", text_df.first())

# Log selected columns of text_df as error message
____("Selected columns: %s", text_df.select("id", "word"))
Code bearbeiten und ausführen