title | date | tags |
---|---|---|
搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 |
2016-12-10 02:00:00 -0800 |
spark-notes |
工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境。 一些必要的开发工具,请自行提前安装:
本人使用macOS 10.12,所有笔记都基于这个系统,但是其他系统也可以很容易找到对应的解决方案,比如IDE的快捷键。
可以直接从Spark官方Github仓库拉取。本系列笔记基于 Spark 2.0.2 这个版本,所以先checkout这个tag,再进行之后的步骤:
$ git clone git@github.com:apache/spark.git $ cd spark $ git tag $ git checkout v2.0.2 $ git checkout -b pin-tag-202
如果想要push自己的commits,也可以fork到自己的Github账号下,再拉取到本地,可以参考我之前的文章: Reading Spark Souce Code in IntelliJ IDEA
参考官方文档,编译很简单,这里使用4个线程,跳过tests,以此加速编译。这个编译会产生一些必要的源代码,如Catalyst项目下的,所以是必要的一步:
$ build/mvn -T 4 -DskipTests clean package # 编译完成后,测试一下 $ ./bin/spark-shell
现在IDEA对scala支持已经比较完善,导入Spark工程非常简单:
Menu -> File -> Open -> {spark dir}/ pom.xml -> Open as Project
导入工程后,介绍一下如何运行Spark项目自带的实例代码,在 {spark dir}/examples/
目录下,这里以 LogQuery
为例:
command + o -> 输入LogQuery打开
Menu -> Run -> Edit Configurations -> 选择 + -> Application
参数配置如下: VM options: -Dspark.master=local
代表使用本地模式运行Spark代码,也可以选择其他模式。 保存配置后,可以看到 LogQuery
在运行选项里了:
首次运行 LogQuery
会报错,因为IDE找不到flume依赖的部分源码: 解决方案如下:
Menu -> File -> Project Structure -> Modules -> spark-streaming-flume-sink_2.11 -> Sources 1. 把 target目录加入Sources(点击蓝色Sources) 2. 把子目录sink也加入Sources
参考下图,注意右边的Source Folders列表:
再次运行,这次会花费比较长的时间,因为已经可以成功编译 LogQuery
啦,但是还是没能运行成功,报错如下: 不要慌,这说明你的代码编译已经成功啦,运行出错的原因是,运行Spark App一般都是通过 spark-submit
命令,把你的jar运行到已经安装的Spark环境里,也就是所有的Spark依赖都已经有啦,现在你用IDE的方式,就会缺少依赖。
解决方案如下:
Menu -> File -> Project Structure -> Modules -> spark-examples_2.11 -> Dependencies 添加依赖 jars -> {spark dir}/spark/assembly/target/scala-2.11/jars/
有两点需要注意:
jars/*.jar: 这些依赖jars是在第一步编译打包Spark项目的时候产生的,如果这个目录是空的,或者修改了源代码想更新这些jars,可以用同样的命令再次编译Spark:
$ build/mvn -T 4 -DskipTests clean package
从上图中右侧的Scope一栏可以看到,基本上所有依赖jars都是Provided,也就是说默认都是提供的,因为默认都是用 spark-submit
方式运行Spark App的。
终于再次运行 LogQuery
的时候,可以看到输出啦:
千辛万苦地终于让实例代码在IDE里跑起来了,是不是很有成就感。其实做了那么多的铺垫工作,在IDE里面运行代码的最大福利是可以 单步调试 ! 很简单,选择断点,然后 Run -> Debug
,可以看到中间变量值等等,其他的自行探索吧: