НачатьНачать бесплатно

Практика логирования

При запуске выполняется следующий код:

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

Теперь попрактикуйтесь в использовании операций логирования.

Это упражнение является частью курса

Введение в Spark SQL на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Запишите столбцы text_df в журнал как отладочное сообщение.
  • Запишите информацию о том, кэширована ли таблица table1, как информационное сообщение.
  • Запишите первую строку text_df в журнал как предупреждение.
  • Запишите выбранные столбцы text_df в журнал как сообщение об ошибке.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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"))
Редактировать и запускать код