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S’entraîner au logging

Le code suivant est exécuté au démarrage :

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

Vous allez maintenant vous entraîner à ces opérations de logging.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à Spark SQL en Python

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Instructions

  • Consignez les colonnes de text_df en tant que message de débogage.
  • Indiquez si table1 est mise en cache dans un message d’information.
  • Consignez la première ligne de text_df en tant qu’avertissement.
  • Consignez des colonnes sélectionnées de text_df en tant que message d’erreur.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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"))
Modifier et exécuter le code