一、spark job日志介绍
spark中提供了log4j的方式记录日志。可以在$SPARK_HOME/conf/下，将 log4j.properties.template 文件copy为 log4j.properties 来启用log4j配置。但这个配置为全局配置，不能单独配置某个job的运行日志。
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.properties，原来的内容如下：（log4j的用法和配置，请参考另一篇文档）
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
二、spark job独立配置的log4j的方法
现在我们介绍spark (streaming) job独立配置的log4j的方法，通过查看官方文档，要为应用主程序（即driver端）或执行程序使（即executor端）自定义log4j配置，需要两步就完成了，下面具体说明。
第一步：上传自定义 log4j-driver.properties和log4j-executor.properties
第二步：添加-Dlog4j的配置。使用 --conf参数。
用于驱动程序：spark.driver.extraJavaOptions = -Dlog4j.configuration = <配置文件的位置>
用于执行者：spark.executor.extraJavaOptions= -Dlog4j.configuration = <配置文件的位置>
注意：driver端还可以使用spark-submit的--driver-java-options参数去配置。
方案一：使用 spark-submit的 --files 参数将自定义的配置文件上传到应用程序的文件列表中。
spark-submit
--class com.hm.spark.Application
--master yarn --deploy-mode cluster
--driver-cores 1 --driver-memory 1G
--num-executors 2 --executor-cores 1 --executor-memory 1G
--driver-java-options "-Dlog4j.configuration=log4j-driver.properties"
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=log4j-executor.properties"
--files /home/hadoop/spark-workspace/log4j-driver.properties,/home/hadoop/spark-workspace/log4j-executor.properties
/home/hadoop/spark-workspace/my-spark-etl-assembly-1.0-SNAPSHOT.jar
注意，这里我没有使用spark.driver.extraJavaOptions参数去配置，而是使用spark-submit的--driver-java-options参数进行设置的。
方案二：不使用 spark-submit的 --files 参数上传文件，直接使用文件。
spark-submit
--class com.hm.spark.Application
--master yarn --deploy-mode cluster
--driver-cores 1 --driver-memory 1G
--num-executors 2 --executor-cores 1 --executor-memory 1G
--driver-java-options "-Dlog4j.configuration=file:/home/hadoop/spark-workspace/log4j-driver.properties "
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=file:/home/hadoop/spark-workspace/log4j-executor.properties"
/home/hadoop/spark-workspace/my-spark-etl-assembly-1.0-SNAPSHOT.jar
注意：如果使用文件， file: 则应明确提供配置文件的，并且文件需要在所有节点上本地存在。
在shell脚本中写的格式
#!/bin/bash
base_path=/data/service/spark-workspace
version=1.0-SNAPSHOT
jar_name=spark-etl_2.11-${version}-assembly.jar
class_name=com.spark.etl.Application
# client or cluster
deploy_mode=cluster
cmd="spark-submit --class ${class_name} --master yarn --deploy-mode ${deploy_mode} --driver-cores 1 --driver-memory 2G --num-executors 4 --executor-cores 2 --executor-memory 4G --driver-java-options \"-Dlog4j.configuration=log4j-driver.properties\" --conf spark.executor.extraJavaOptions=\"-Dlog4j.configuration=log4j-executor.properties\" --files ${base_path}/log4j-executor.properties,${base_path}/log4j-driver.properties ${base_path}/${jar_name}"
echo "${cmd}"
需要注意的是--conf 后的配置项不能用加双引号，但是参数值必须用双引号括起来，“\”是shell脚本的转义符。本人遇到的问题，之前在--conf后的配置项添加了引号，如下
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=log4j-executor.properties"
这样在不写入shell脚本中，直接在命令行中输入，是没有问题的，executor中的日志可以收集，如果在shell脚本中这样写，那executor是收集不到日志，因为该参数不起效果，通过我多次测试，千万注意，在写入shell脚本中，--conf 后配置项千万不能加双引号。
三、spark job的日志输出到指定文件
在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是绝对不可能的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以去yarn集群上看日志是很麻烦的，但有特别想看下print的信息，方便调试或者别的目的
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.properties。
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
把log4j.rootCategory=INFO, console改为log4j.rootCategory=WARN, console即可抑制Spark把INFO级别的日志打到控制台上。如果要显示全面的信息，则把INFO改为DEBUG。
如果希望一方面把代码中的println打印到控制台，另一方面又保留spark 本身输出的日志，可以将它输出到日志文件中
配置内容如下：
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console, FILE
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.FILE.Threshold=DEBUG
log4j.appender.FILE.file=/home/hadoop/spark.log
log4j.appender.logFile.Encoding = UTF-8
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.ConversionPattern=[%-5p] [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%C{1}:%M:%L] %m%n
# spark只对com.ha.spark下的程序进行日志优先级DEBUG输出，其它包遵循全局日志级别INFO
log4j.logger.com.ha.spark=DEBUG
上面的操作，spark的日志一方面打印到控制台，一方面写入到/home/hadoop/spark.log中了，这是日志的继承特性，这样有个弊端假设现在我们把产品已经部署完成，设置好FileAppender和INFO，日志就慢慢的在文件中记录着。突然有一天，我们想要查看一下日志文件了，可能会发现问题：日志文件可能已经非常庞大了，打开非常缓慢，而且文件越大，做日志的速度会越来越慢。所以我们要使用RollingFileAppender或者DailyRollingFileAppender
首先，RollingFileAppender也能够将日志记录到文件中，并且可以当一个文件到达了指定大小后，把这个日志文件备份并重开一个日志文件。RollingFileAppender是继承自FileAppender，所以FileAppender那些配置项仍然能够使用。使用RollingFileAppender虽然可以将文件大小控制在一定的范围内，但是还是会造成一些问题：1，文件命名没有规律，可能会造成某一段时间的日志分散在两个日志文件中，2，从文件名中很难定位具体的日志信息。在真实的产品中，我们要监控日志，往往需要定位到某个具体的时间段里面的日志信息，使用RollingFileAppender就很难做到。Log4J也想到了这点，提供了DailyRollingFileAppender。
四、spark job的日志和Yarn日志进行聚合
如果您需要spark的日志文件放入YARN中，以便YARN可以正确显示并聚合它们，则 在log4j.properties日志配置文件中设置 spark.yarn.app.container.log.dir
例如， log4j.appender.File.file=${spark.yarn.app.container.log.dir}/spark-driver.log
对于流式应用程序则还应该RollingFileAppender和 DailyRollingFileAppender设定文件大小输出到文件， 将避免YARN的日志目录由大型日志文件引起的磁盘溢出，并且可以使用YARN的日志程序访问日志。
配置如下：
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# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console, FILE
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Set the default spark-shell log level to WARN. When running the spark-shell, the
# log level for this class is used to overwrite the root logger's log level, so that
# the user can have different defaults for the shell and regular Spark apps.
log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=WARN
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark_project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark_project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
log4j.logger.parquet=ERROR
# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppende
log4j.appender.FILE.Threshold=DEBUG
log4j.appender.File.file=${spark.yarn.app.container.log.dir}/spark-driver.log
log4j.appender.FILE.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.ConversionPattern=[%-5p] [%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%C{1}:%M:%L] %m%n
# spark 只对com.ha.spark下的程序进行日志优先级DEBUG输出，其它包遵循全局日志级别INFO
log4j.logger.com.ha.spark=DEBUG
DailyRollingFileAppender是日志记录软件包Log4J中的一个Appender，它能够按一定的频度滚动日志记录文件。
日志文件为: spark-driver.log-2010-01-01 , spark-driver.log-2010-01-02
在DailyRollingFileAppender中可以指定monthly(每月)、weekly(每周)、daily(每天)、half-daily(每半天)、hourly(每小时)和minutely(每分钟)六个频度，这是通过为 DatePattern选项赋予不同的值来完成的。DatePattern选项的有效值为：
* ‘.’yyyy-MM,对应monthly(每月)
* ‘.’yyyy-ww,对应weekly(每周)
* ‘.’yyyy-MM-dd,对应daily(每天)
* ‘.’yyyy-MM-dd-a,对应half-daily(每半天)
* ‘.’yyyy-MM-dd-HH,对应hourly(每小时)
* ‘.’yyyy-MM-dd-HH-mm,对应minutely(每分钟)
DatePattern中不用处理的文字要放到单引号(‘)中，如上面的(.)。
DatePattern格式化之后的文本作为文件名字的后缀。DailyRollingFileAppender不支持格式化之后的文本作为文件名字的前缀。
DailyRollingFileAppender在每一个日志事件(LoggingEvent)附加(append)之前检查是否需要附加。也就是说如果在一个滚动区间中没有任何日志记录，那么这个区间的日志记录文件就不会形成。
五、spark log4j.properties配置详解与实例（摘录于铭霏的记事本）
################################################################################
#①配置根Logger，其语法为：
#
#log4j.rootLogger = [level],appenderName,appenderName2,...
#level是日志记录的优先级，分为OFF,TRACE,DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL,ALL
##Log4j建议只使用四个级别，优先级从低到高分别是DEBUG,INFO,WARN,ERROR
#通过在这里定义的级别，您可以控制到应用程序中相应级别的日志信息的开关
#比如在这里定义了INFO级别，则应用程序中所有DEBUG级别的日志信息将不被打印出来
#appenderName就是指定日志信息输出到哪个地方。可同时指定多个输出目的
################################################################################
################################################################################
#②配置日志信息输出目的地Appender，其语法为：
#
#log4j.appender.appenderName = fully.qualified.name.of.appender.class
#log4j.appender.appenderName.optionN = valueN
#
#Log4j提供的appender有以下几种：
#1)org.apache.log4j.ConsoleAppender(输出到控制台)
#2)org.apache.log4j.FileAppender(输出到文件)
#3)org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender(每天产生一个日志文件)
#4)org.apache.log4j.RollingFileAppender(文件大小到达指定尺寸的时候产生一个新的文件)
#5)org.apache.log4j.WriterAppender(将日志信息以流格式发送到任意指定的地方)
#
#1)ConsoleAppender选项属性
# -Threshold = DEBUG:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -Target = System.err:默认值System.out,输出到控制台(err为红色,out为黑色)
#
#2)FileAppender选项属性
# -Threshold = INFO:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:\log4j.log:指定消息输出到C:\log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
#
#3)DailyRollingFileAppender选项属性
# -Threshold = WARN:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:\log4j.log:指定消息输出到C:\log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -DatePattern='.'yyyy-ww:每周滚动一次文件,即每周产生一个新的文件。还可以按用以下参数:
# '.'yyyy-MM:每月
# '.'yyyy-ww:每周
# '.'yyyy-MM-dd:每天
# '.'yyyy-MM-dd-a:每天两次
# '.'yyyy-MM-dd-HH:每小时
# '.'yyyy-MM-dd-HH-mm:每分钟
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
#
#4)RollingFileAppender选项属性
# -Threshold = ERROR:指定日志消息的输出最低层次
# -ImmediateFlush = TRUE:默认值是true,所有的消息都会被立即输出
# -File = C:/log4j.log:指定消息输出到C:/log4j.log文件
# -Append = FALSE:默认值true,将消息追加到指定文件中，false指将消息覆盖指定的文件内容
# -MaxFileSize = 100KB:后缀可以是KB,MB,GB.在日志文件到达该大小时,将会自动滚动.如:log4j.log.1
# -MaxBackupIndex = 2:指定可以产生的滚动文件的最大数
# -Encoding = UTF-8:可以指定文件编码格式
################################################################################
################################################################################
#③配置日志信息的格式(布局)，其语法为：
#
#log4j.appender.appenderName.layout = fully.qualified.name.of.layout.class
#log4j.appender.appenderName.layout.optionN = valueN
#
#Log4j提供的layout有以下几种：
#5)org.apache.log4j.HTMLLayout(以HTML表格形式布局)
#6)org.apache.log4j.PatternLayout(可以灵活地指定布局模式)
#7)org.apache.log4j.SimpleLayout(包含日志信息的级别和信息字符串)
#8)org.apache.log4j.TTCCLayout(包含日志产生的时间、线程、类别等等信息)
#9)org.apache.log4j.xml.XMLLayout(以XML形式布局)
#
#5)HTMLLayout选项属性
# -LocationInfo = TRUE:默认值false,输出java文件名称和行号
# -Title=Struts Log Message:默认值 Log4J Log Messages
#
#6)PatternLayout选项属性
# -ConversionPattern = %m%n:格式化指定的消息(参数意思下面有)
#
#9)XMLLayout选项属性
# -LocationInfo = TRUE:默认值false,输出java文件名称和行号
#
#Log4J采用类似C语言中的printf函数的打印格式格式化日志信息，打印参数如下：
# %m 输出代码中指定的消息
# %p 输出优先级，即DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL
# %r 输出自应用启动到输出该log信息耗费的毫秒数
# %c 输出所属的类目,通常就是所在类的全名
# %t 输出产生该日志事件的线程名
# %n 输出一个回车换行符，Windows平台为“\r\n”，Unix平台为“\n”
# %d 输出日志时间点的日期或时间，默认格式为ISO8601，也可以在其后指定格式
# 如：%d{yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss,SSS}，输出类似：2012年01月05日 22:10:28,921
# %l 输出日志事件的发生位置，包括类目名、发生的线程，以及在代码中的行数
# 如：Testlog.main(TestLog.java:10)
# %F 输出日志消息产生时所在的文件名称
# %L 输出代码中的行号
# %x 输出和当前线程相关联的NDC(嵌套诊断环境),像java servlets多客户多线程的应用中
# %% 输出一个"%"字符
#
# 可以在%与模式字符之间加上修饰符来控制其最小宽度、最大宽度、和文本的对齐方式。如：
# %5c: 输出category名称，最小宽度是5，category<5，默认的情况下右对齐
# %-5c:输出category名称，最小宽度是5，category<5，"-"号指定左对齐,会有空格
# %.5c:输出category名称，最大宽度是5，category>5，就会将左边多出的字符截掉，<5不会有空格
# %20.30c:category名称<20补空格，并且右对齐，>30字符，就从左边交远销出的字符截掉
################################################################################
################################################################################
#④指定特定包的输出特定的级别
#log4j.logger.org.springframework=DEBUG
################################################################################
#OFF,systemOut,logFile,logDailyFile,logRollingFile,logMail,logDB,ALL
log4j.rootLogger =ALL,systemOut,logFile,logDailyFile,logRollingFile,logMail,logDB
#输出到控制台
log4j.appender.systemOut = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.systemOut.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.systemOut.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.systemOut.Threshold = DEBUG
log4j.appender.systemOut.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.systemOut.Target = System.out
#输出到文件
log4j.appender.logFile = org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logFile.Append = TRUE
log4j.appender.logFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/File/log4j_Struts.log
log4j.appender.logFile.Encoding = UTF-8
#按DatePattern输出到文件
log4j.appender.logDailyFile = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.logDailyFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logDailyFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logDailyFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logDailyFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logDailyFile.Append = TRUE
log4j.appender.logDailyFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/DailyFile/log4j_Struts
log4j.appender.logDailyFile.DatePattern = '.'yyyy-MM-dd-HH-mm'.log'
log4j.appender.logDailyFile.Encoding = UTF-8
#设定文件大小输出到文件
log4j.appender.logRollingFile = org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.logRollingFile.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logRollingFile.layout.ConversionPattern = [%-5p][%-22d{yyyy/MM/dd HH:mm:ssS}][%l]%n%m%n
log4j.appender.logRollingFile.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logRollingFile.ImmediateFlush = TRUE
log4j.appender.logRollingFile.Append = TRUE
log4j.appender.logRollingFile.File = ../Struts2/WebRoot/log/RollingFile/log4j_Struts.log
log4j.appender.logRollingFile.MaxFileSize = 1MB
log4j.appender.logRollingFile.MaxBackupIndex = 10
log4j.appender.logRollingFile.Encoding = UTF-8
#用Email发送日志
log4j.appender.logMail = org.apache.log4j.net.SMTPAppender
log4j.appender.logMail.layout = org.apache.log4j.HTMLLayout
log4j.appender.logMail.layout.LocationInfo = TRUE
log4j.appender.logMail.layout.Title = Struts2 Mail LogFile
log4j.appender.logMail.Threshold = DEBUG
log4j.appender.logMail.SMTPDebug = FALSE
log4j.appender.logMail.SMTPHost = SMTP.163.com
log4j.appender.logMail.From = xly3000@163.com
log4j.appender.logMail.To = [email protected]
#log4j.appender.logMail.Cc = [email protected]
#log4j.appender.logMail.Bcc = [email protected]
log4j.appender.logMail.SMTPUsername = xly3000
log4j.appender.logMail.SMTPPassword = 1234567
log4j.appender.logMail.Subject = Log4j Log Messages
#log4j.appender.logMail.BufferSize = 1024
#log4j.appender.logMail.SMTPAuth = TRUE
#将日志登录到MySQL数据库
log4j.appender.logDB = org.apache.log4j.jdbc.JDBCAppender
log4j.appender.logDB.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logDB.Driver = com.mysql.jdbc.Driver
log4j.appender.logDB.URL = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xly
log4j.appender.logDB.User = root
log4j.appender.logDB.Password = 123456
log4j.appender.logDB.Sql = INSERT INTOT_log4j(project_name,create_date,level,category,file_name,thread_name,line,all_category,message)values('Struts2','%d{yyyy-MM-ddHH:mm:ss}','%p','%c','%F','%t','%L','%l','%m')