scala/jvmnoob希望更多地了解日志记录，特别是在使用apachespark时。
我在scala中编写了一个库，它依赖于一堆spark库，以下是我的依赖项：

import sbt._

object Dependencies {

  object Version {
    val spark = "2.2.0"
    val scalaTest = "3.0.0"
  }

  val deps = Seq(
    "org.apache.spark" %% "spark-core" % Version.spark,
    "org.scalatest" %% "scalatest" % Version.scalaTest,
    "org.apache.spark" %% "spark-hive" % Version.spark,
    "org.apache.spark" %% "spark-sql" % Version.spark,
    "com.holdenkarau" %% "spark-testing-base" % "2.2.0_0.8.0" % "test",
    "ch.qos.logback" % "logback-core" % "1.2.3",
    "ch.qos.logback" % "logback-classic" % "1.2.3",
    "com.typesafe.scala-logging" %% "scala-logging" % "3.8.0",
    "com.typesafe" % "config" % "1.3.2"
  )
  val exc = Seq(
    ExclusionRule("org.slf4j", "slf4j-log4j12")
  )
}

（无可否认，我从其他地方复制了很多）。
我可以使用 sbt package 然后我可以通过把jar放进 ${SPARK_HOME}/jars . 这很有效。
我现在想从我的代码实现日志记录，所以我这样做：

import com.typesafe.scalalogging.Logger
/*
 * stuff stuff stuff
 */
  val logger : Logger = Logger("name")
  logger.info("stuff")

但是，当我尝试调用我的库（我是从python做的，我认为这与此无关）时，我得到一个错误：
py4j.protocol.py4jjavaerror:调用z:com.company.package.class.function时出错。
e:java.lang.noclassdeffounderror:com/typesafe/scalalogging/logger$
显然这是因为 com.typesafe.scala-logging 图书馆不在我的jar里。我知道我可以用 Package 来解决这个问题 sbt assembly 但我不想这样做，因为它将包含所有其他依赖项，并导致我的jar非常庞大。
有没有一种方法可以选择性地包含库( com.typesafe.scala-logging 在这种情况下）在我的jar？或者，我是否应该尝试使用另一种方法进行日志记录，或者使用spark附带的记录器？
感谢评论中的pasha701，我尝试使用 sbt assembly 而不是 sbt package .

import sbt._

object Dependencies {

  object Version {
    val spark = "2.2.0"
    val scalaTest = "3.0.0"
  }

  val deps = Seq(
    "org.apache.spark" %% "spark-core" % Version.spark % Provided,
    "org.scalatest" %% "scalatest" % Version.scalaTest,
    "org.apache.spark" %% "spark-hive" % Version.spark % Provided,
    "org.apache.spark" %% "spark-sql" % Version.spark % Provided,
    "com.holdenkarau" %% "spark-testing-base" % "2.2.0_0.8.0" % "test",
    "ch.qos.logback" % "logback-core" % "1.2.3",
    "ch.qos.logback" % "logback-classic" % "1.2.3",
    "com.typesafe.scala-logging" %% "scala-logging" % "3.8.0",
    "com.typesafe" % "config" % "1.3.2"
  )

  val exc = Seq(
    ExclusionRule("org.slf4j", "slf4j-log4j12")
  )

}

不幸的是，即使将spark依赖项指定为 Provided 我的jar从324k到12m，所以我选择了使用 println() 相反。以下是我的提交消息：
使用println记录
我选择了println选项，因为它保持了jar的小尺寸。
我试用了com.typesafe.scalalogging.logger，但测试失败，出现错误：
java.lang.noclassdeffounderror:com/typesafe/scalalogging/logger
因为它没有Spark。我尝试使用sbt assembly而不是sbt包，但这导致jar的大小从324k变为12m，即使spark dependencies设置为provided。一个1200万的jar不值得仅仅使用scalalogg来权衡，因此使用println代替。
我注意到pasha701建议使用log4j，因为它提供了spark，所以我将在下一步尝试。在编写spark库时，任何有关使用scala提供的log4j的建议都将不胜感激。