教你storm 日志。

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，被广泛应用于大数据处理和实时分析，在Storm的使用过程中，日志是非常重要的工具，可以帮助我们了解系统的运行状态、排查问题以及优化性能，本文将介绍如何调试Storm日志。

我们需要了解Storm日志的基本结构，Storm的日志分为两个级别：Debug和Info，Debug级别的日志包含了详细的调试信息，而Info级别的日志则包含了一般的信息，默认情况下，Storm只会输出Info级别的日志，但我们可以配置Storm以输出Debug级别的日志。

要输出Debug级别的日志，我们需要修改Storm的配置，打开Storm的配置文件storm.yaml，找到以下行：

log4j.rootCategory=INFO, console

将该行修改为：

log4j.rootCategory=DEBUG, console

保存并关闭配置文件，Storm将会输出Debug级别的日志。

接下来，我们可以使用一些工具来帮助我们分析和调试Storm日志，以下是一些常用的工具：

1. Log Viewer：Storm提供了一个名为Log Viewer的工具，可以用于查看和搜索日志，要使用Log Viewer，我们需要启动一个Log Viewer进程，在命令行中执行以下命令：

$ storm logviewer &

这将在后台启动一个Log Viewer进程，我们可以在浏览器中访问来查看和搜索日志。

2. Elasticsearch：Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，可以用于存储和搜索大量的日志数据，我们可以将Storm的日志发送到Elasticsearch，然后使用Kibana等工具来分析和可视化日志数据，要实现这个功能，我们需要配置Storm以将日志发送到Elasticsearch，具体步骤可以参考Elasticsearch和Kibana的官方文档。

3. Logstash：Logstash是一个开源的数据收集、处理和传输工具，可以用于将日志数据发送到不同的目标，如Elasticsearch、Kafka等，我们可以使用Logstash来收集和处理Storm的日志数据，要实现这个功能，我们需要配置Logstash以接收Storm的日志数据，并进行相应的处理和转发，具体步骤可以参考Logstash的官方文档。

4. 自定义脚本：除了上述工具外，我们还可以使用自定义脚本来分析和调试Storm日志，我们可以编写一个Python脚本来解析和统计Storm的日志数据，或者使用Shell脚本来过滤和查找特定的日志信息，这些脚本可以根据我们的需求进行定制，非常灵活和强大。

通过以上工具和方法，我们可以有效地调试和分析Storm日志，帮助我们了解系统的运行状态、排查问题以及优化性能。