标题中的“Spark升级后无Logging类”问题，指的是在将Apache Spark从较低版本升级到2.0或更高版本时，可能会遇到的一个常见问题。在早期的Spark版本中，`org.apache.spark.Logging`接口被广泛用于日志记录，但在Spark 2.0中，这个接口已经被废弃，并被替换为更通用的日志框架SLF4J（Simple Logging Facade for Java）。
**Spark与Logging的变迁**
在Spark 1.x版本中，`org.apache.spark.Logging`接口是Spark内部使用的日志抽象层，它提供了一种统一的方式来记录日志信息。开发者通过实现这个接口，可以在自己的代码中加入Spark的日志系统。然而，这种做法存在局限性，因为它绑定到了特定的日志实现（通常是log4j）。
在Spark 2.0及以后的版本中，为了提高兼容性和灵活性，Spark团队移除了`Logging`接口，转而使用SLF4J作为其日志API。SLF4J是一个日志抽象层，允许用户在部署时插入任何兼容的日志框架，如log4j、logback等。这样，Spark可以独立于具体日志实现，而用户可以根据项目需求选择合适的日志库。
**解决方法**
当你在Spark 2.0+的环境中遇到找不到`Logging`类的问题，你需要按照以下步骤来调整你的代码：
1. **移除对`Logging`的依赖**：从你的代码中删除对`org.apache.spark.Logging`的直接依赖。这可能涉及到删除实现该接口的类，或者找到并替换所有直接调用`Logging`接口的方法。
2. **引入SLF4J API**：在你的项目中添加SLF4J的API依赖，通常为`slf4j-api-<version>.jar`。这将提供所需的日志记录接口。
3. **选择日志实现**：由于SLF4J仅提供接口，你需要选择一个具体的日志实现，例如logback或log4j，并将其对应的实现库添加到你的项目依赖中。例如，如果你选择logback，需要添加`logback-classic-<version>.jar`。
4. **配置日志框架**：根据你选择的日志实现，配置相应的日志配置文件，如`logback.xml`或`log4j.properties`。在这个文件中，你可以指定日志级别、输出目的地、格式等。
5. **使用SLF4J API**：在你的代码中，使用`import org.slf4j.Logger;`和`import org.slf4j.LoggerFactory;`来获取和使用日志器。例如：
```java
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class MyClass {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class);
public void myMethod() {
logger.info("This is an info message");
}
}
```
**注意事项**
- 确保你的项目构建工具（如Maven或Gradle）正确地处理了依赖的排除和包含。
- 在分布式环境中，日志配置应考虑集群的设置，确保所有节点都有正确的日志配置。
- 如果你的项目依赖其他使用`Logging`接口的库，可能需要升级这些库到支持Spark 2.0或更高版本的版本，或者找到不依赖`Logging`的替代品。
Spark 2.0及以上版本的这种改变是为了提供更灵活的日志解决方案，适应不同的项目需求。开发者需要适应新的日志处理方式，以保持代码的兼容性和可维护性。
Spark升级后无Logging类.rar （1个子文件） 
Spark升级后无Logging类 
spark-2.0-Logging.zip 86KB
