自定义log4j类在spark 2.0EMR上不起作用

在解答这个问题之前，我想先解释一下问题中涉及到的一些概念和技术。

1. 自定义log4j类：log4j是一个Java日志框架，用于记录应用程序的日志信息。自定义log4j类指的是根据自己的需求，对log4j进行定制和扩展，以满足特定的日志记录需求。
2. Spark：Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了高效的分布式数据处理能力。它支持在大规模数据集上进行并行计算，并提供了丰富的API和工具，方便开发人员进行数据处理和分析。
3. EMR：EMR（Elastic MapReduce）是亚马逊AWS提供的一项云计算服务，用于在云端快速、简便地处理大规模数据集。EMR基于Hadoop和Spark等开源框架，提供了一套完整的大数据处理解决方案。

现在来回答问题：自定义log4j类在Spark 2.0 EMR上不起作用的原因可能有多种。以下是一些可能的原因和解决方法：

1. 配置问题：首先，确保你正确地配置了log4j类，并将其添加到Spark应用程序的依赖中。你需要在应用程序的classpath中包含log4j的相关jar文件，并在应用程序中正确配置log4j的属性。
2. 日志级别问题：log4j类有不同的日志级别，例如DEBUG、INFO、WARN、ERROR等。如果你的自定义log4j类的日志级别设置得太高，可能会导致日志信息被过滤掉，从而看不到任何输出。你可以尝试将日志级别调整为更低的级别，以便查看更多的日志信息。
3. 日志输出目标问题：log4j类可以将日志信息输出到不同的目标，例如控制台、文件、数据库等。如果你的自定义log4j类没有正确配置输出目标，可能会导致日志信息无法正常输出。你可以检查一下你的log4j配置文件，确保输出目标正确配置。
4. Spark配置问题：Spark本身也有自己的日志配置，可能会与你的自定义log4j类产生冲突。你可以尝试在Spark的配置文件中禁用或调整Spark的日志配置，以便让自定义log4j类生效。

总结起来，自定义log4j类在Spark 2.0 EMR上不起作用可能是由于配置问题、日志级别问题、日志输出目标问题或Spark配置问题导致的。你可以逐一排查这些可能的原因，并进行相应的调整和修复。

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