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लॉगिंग का अभ्यास

स्टार्टअप पर निम्न कोड चलाया जाता है:

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

अब आप इन लॉगिंग ऑपरेशंस का अभ्यास करेंगे।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Spark SQL परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • text_df के कॉलम्स को debug मैसेज के रूप में लॉग करें.
  • यह लॉग करें कि table1 cache है या नहीं, info मैसेज के रूप में.
  • text_df की पहली row को warning मैसेज के रूप में लॉग करें.
  • text_df के चुने हुए कॉलम्स को error मैसेज के रूप में लॉग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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"))
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