本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 輪換日誌
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Amazon EMR Serverless 可以輪換 Spark 應用程式日誌和事件日誌。日誌輪換有助於解決長時間執行任務的問題，產生可以佔用所有磁碟空間的大型日誌檔案。輪換日誌可協助您節省磁碟儲存體並減少任務失敗的數量，因為您磁碟上沒有剩餘的空間。

日誌輪換預設為啟用，且僅適用於 Spark 任務。

**Spark 事件日誌**

**注意**  
Spark 事件日誌輪換適用於所有 Amazon EMR 發行標籤。

EMR Serverless 不會產生單一事件日誌檔案，而是定期輪換事件日誌，並移除較舊的事件日誌檔案。輪換日誌不會影響上傳至 S3 儲存貯體的日誌。

**Spark 應用程式日誌**

**注意**  
Spark 應用程式日誌輪換適用於所有 Amazon EMR 發行標籤。

EMR Serverless 也會輪換驅動程式和執行器的 Spark 應用程式日誌，例如 `stdout`和 `stderr` 檔案。您可以使用 Spark 歷史記錄伺服器和即時 UI 連結，選擇 Studio 中的日誌連結來存取最新的日誌檔案。日誌檔案是最新日誌的截斷版本。若要參考較舊的輪換日誌，請在儲存日誌時指定 Amazon S3 位置。如需詳細資訊，請參閱[使用 Amazon S3 儲存貯體記錄 EMR Serverless](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-Serverless-UserGuide/logging.html#jobs-log-storage-s3-buckets)。

您可以在下列位置找到最新的日誌檔案。EMR Serverless 每 15 秒重新整理一次檔案。這些檔案的範圍可以從 0 MB 到 128 MB。

```
<example-S3-logUri>/applications/<application-id>/jobs/<job-id>/SPARK_DRIVER/stderr.gz
```

下列位置包含較舊的輪換檔案。每個檔案為 128 MB。

```
<example-S3-logUri>/applications/<application-id>/jobs/<job-id>/SPARK_DRIVER/archived/stderr_<index>.gz 
```

相同的行為也適用於 Spark 執行器。此變更僅適用於 S3 記錄。日誌輪換不會對上傳至 Amazon CloudWatch 的日誌串流引入任何變更。

EMR Serverless 7.1.0 版和更新版本支援串流和批次任務的重試嘗試。如果您已啟用對任務的重試嘗試，EMR Serverless 會將字首新增至此類任務的日誌路徑，以便您可以更好地追蹤和區分日誌。此路徑包含所有輪換的日誌。

```
'/applications/<applicationId>/jobs/<jobId>/attempts/<attemptNumber>/'.
```