本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 流处理作业日志管理
<a name="jobs-spark-streaming-log-management"></a>

流处理作业支持 Spark 应用程序日志和事件日志的日志轮换，以及 Spark 事件日志的日志压缩。这可以帮助您有效管理资源。

**日志轮换**

流处理作业支持 Spark 应用程序日志和事件日志的日志轮换。日志轮换可防止长时间流处理作业生成大型日志文件，占用可用磁盘空间。日志轮换可帮助您节省磁盘存储空间，并防止由于磁盘空间不足而导致作业失败。有关更多信息，请参阅[轮换日志](https://docs.amazonaws.cn/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/rotating-logs.html)。

**日志压缩**

当托管日志可用时，流处理作业还支持对 Spark 事件日志进行日志压缩。有关托管日志记录的更多详细信息，请参阅[使用托管存储进行日志记录](https://docs.amazonaws.cn/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/logging.html#jobs-log-storage-managed-storage)。流处理可以长时间运行，事件数据量会随着时间的推移而增加，并显著增加日志文件大小。Spark History Server 会读取这些事件，将其加载到 Spark 应用程序 UI 的内存中。此过程可能会产生高延迟和高成本，尤其是当 Amazon S3 中存储的事件日志非常大时。

日志压缩可减小事件日志的大小，因此 Spark History Server 在任何时候都不必加载超过 1GB 的事件日志。有关更多信息，请参阅 Apache Spark 文档中的[监控和仪表](https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html)。