如果还有人被这事困住了，

以上这些方法对我都不起作用。 我必须移除

implementation group: "ch.qos.logback", name: "logback-classic", version: "1.2.3"
implementation group: 'com.typesafe.scala-logging', name: "scala-logging_$scalaVersion", version: '3.9.2'

我的身材。Gradle为日志消失。TLDR:不要导入任何其他日志框架，只要使用org.apache.log4j.Logger就可以了

博士tl;

对于Spark Context，您可以使用: sc.setLogLevel (< logLevel >) 其中loglevel可以是ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE或 警告。

细节- - - - - -

在内部，setLogLevel调用org.apache.log4j.Level.toLevel(logLevel)，然后使用org.apache.log4j.LogManager.getRootLogger(). setlevel (level)进行设置。

您可以使用以下方法直接将日志级别设置为OFF: LogManager.getLogger(“org”).setLevel (Level.OFF)

您可以在conf/log4j.properties中设置Spark shell的默认日志记录。使用conf / log4j . properties。模板作为起点。

在Spark应用程序中设置日志级别

在独立的Spark应用程序中或在Spark Shell会话中，使用以下命令:

import org.apache.log4j.{Level, Logger}

Logger.getLogger(classOf[RackResolver]).getLevel
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.OFF)

禁用日志记录(在log4j中):

在conf/log4j中使用以下命令。属性完全禁用日志记录:

log4j.logger.org=OFF

参考:Jacek Laskowski的Mastering Spark。

在Python/Spark中，我们可以做到:

def quiet_logs( sc ):
  logger = sc._jvm.org.apache.log4j
  logger.LogManager.getLogger("org"). setLevel( logger.Level.ERROR )
  logger.LogManager.getLogger("akka").setLevel( logger.Level.ERROR )

定义Sparkcontaxt 'sc'后 通过以下方式调用此函数:

上面的答案是正确的，但并没有完全帮助我，因为我需要额外的信息。

我刚刚设置了Spark，所以log4j文件仍然有'。并且没有被读取。我相信日志记录默认为Spark core logging conf。

所以，如果你和我一样，发现上面的答案没有帮助，那么也许你也需要删除'。从你的log4j conf文件的模板后缀，然后上面的工作完美!

http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/disable-log4j-for-spark-shell-td11278.html

我只是将这一行添加到所有pyspark脚本的顶部，就在import语句的下面。

SparkSession.builder.getOrCreate().sparkContext.setLogLevel("ERROR")

我的pyspark脚本的示例头

from pyspark.sql import SparkSession, functions as fs
SparkSession.builder.getOrCreate().sparkContext.setLogLevel("ERROR")

除了以上所有的帖子，下面是为我解决这个问题的方法。

Spark使用slf4j绑定到记录器。如果log4j不是找到的第一个绑定，则可以编辑log4j。所有你想要的属性文件，记录器甚至没有使用。例如，这可能是一个SLF4J输出:

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/C:/Users/~/.m2/repository/org/slf4j/slf4j-simple/1.6.6/slf4j-simple-1.6.6.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: Found binding in [jar:file:/C:/Users/~/.m2/repository/org/slf4j/slf4j-log4j12/1.7.19/slf4j-log4j12-1.7.19.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class] SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.SimpleLoggerFactory]

所以这里使用了SimpleLoggerFactory，它不关心log4j设置。

排除slf4j-simple包从我的项目通过

<dependency>
        ...
        <exclusions>
            ...
            <exclusion>
                <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>

解决了这个问题，因为现在使用log4j记录器绑定和log4j中的任何设置。属性。 F.Y.I.我的log4j属性文件包含(除了正常配置)

log4j.rootLogger=WARN, stdout
...
log4j.category.org.apache.spark = WARN
log4j.category.org.apache.parquet.hadoop.ParquetRecordReader = FATAL
log4j.additivity.org.apache.parquet.hadoop.ParquetRecordReader=false
log4j.logger.org.apache.parquet.hadoop.ParquetRecordReader=OFF

希望这能有所帮助!