Практика логування
Під час запуску виконується такий код:
import logging
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG,
format='%(levelname)s - %(message)s')
Тепер ви потренуєтеся виконувати ці операції логування.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Spark SQL у Python
Інструкції до вправи
- Запишіть стовпці
text_dfяк debug-повідомлення. - Запишіть інформацію про те, чи закешовано
table1, як info-повідомлення. - Запишіть перший рядок
text_dfяк warning-повідомлення. - Запишіть вибрані стовпці
text_dfяк error-повідомлення.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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"))