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  • Windows下IntelliJ IDEA中调试Spark Standalone

    参考：http://dataknocker.github.io/2014/11/12/idea%E4%B8%8Adebug-spark-standalone/

    转载请注明来自：http://www.cnblogs.com/yuananyun/p/4265706.html                       

    研究Spark源码也有一段时间了，一直都是直接看代码，没有调试。虽然带着思路去看源代码已经能够帮助我们去了解Spark了；但是很多细节从字面上是看不出来的，如果我能够通过运行时调试验证我的想法，或者能够查看某个类中变量和结构在运行时是什么岂不是更好？好，我们今天就来实现这个想法。

    动手之前，我已经在网上找了关于spark调试的方法，要么就是local模式的，要么就是写的很模糊。spark local模式和其他分布式模式有很大不同，虽然可以在local模式下进行debug，但有很多东西只有在分布式模式下才有用，本文主要是介绍在Spark Standalone模式下如何调试Driver、Master、Worker和Executor（yarn模式比较复杂，还需要结合yarn的debug模式才能搞定，但研究standalone已经可以搞清楚spark的大部分原理了）。

    一、主要思想

    1、spark-class: 像Master、Worker、Driver都是通过spark-class脚本进行启动各自的jvm(Driver其实是间接由spark-class启动，提交程序时以spark-class启动SparkSubmit,然后SparkSubmit以反射的形式调用Driver的main方法从而实现driver的运行)。
    spark-class中设置了各jvm的参数，所以可以在这些参数中加入debug的相关参数。
    2、Executor即CoarseGrainedExecutorBackend的参数在spark-class脚本中修改没用，因为其不是通过spark-class启动的，其是被ExecutorRunner启动，在buildCommandSeq->buildJavaOpts对相应参数进行设置，比如固定MaxPermSize=128m等。可以在SparkConf中设置spark.executor.extraJavaOptions参数。

    二、前提要求

    本文假定你已经掌握或完成了以下内容：

    1、已经完成了一个Spark Standalone的集群（大小不重要，能用就行，不需要hdfs的支持），并且能够顺利启动和运行

    2、IntelliJ IDEA、Scala插件、Java JDK、Scala SDK都已经安装和配置完成

    3、拥有java开发基础 

    三、新建测试项目

    启动IntelliJ IDEA，选择New Project，然后选择Scala，点击下一步

    image

    输入项目名称和参数继续下一步：

    image

    在src目录下新建一个scala类对象：RemoteDebug，我们将用这个类来做测试。

    image

     输入以下代码（相信你看出来了，就是官网的计算π的例子）：

    object RemoteDebug {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi").setMaster("spark://Master:7077")
.setJars(List("F:\Spark\SparkRemoteDebug\out\artifacts\SparkRemoteDebug_jar\SparkRemoteDebug.jar"))
        val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 100000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x * x + y * y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }
}

    注意以下两点：

    1、”setMaster("spark://Master:7077") ”不能忘，因为我们是要在Standalone集群上运行的，“Master“就是master所在的主机名，如果你没有在本机配置“Master”指向集群中的master机器IP的话，请直接使用IP，如：spark://192.168.1.103:7070。

    2、”setJars(List("F:\Spark\SparkRemoteDebug\out\artifacts\SparkRemoteDebug_jar\SparkRemoteDebug.jar"))“，告诉Spark 集群我们要提交的作业的代码在哪里，也就是我们包含我们程序的Jar包的路径，记住路径中千万别包含中文，不然会出错（血的教训）。

    首先给项目添加Spark的依赖jar以及源码zip，选择项目，按下F4，就会弹出下面的配置窗体：

    image

    接下来配置我们的程序打包：

    imageimage

    imageimage

    好，让我们来看看我们的测试结果。启动Spark集群成功后，你应该可以看到SparkUI界面（以下截图是我的环境）：

    image

    为我们的程序添加一个启动项：

    image

    image

    好，点击旁边的绿色小三角启动按钮，启动我们的程序，查看运行结果：

    image

    image

    至此，我们的程序已经能够正常在集群上运行，并返回结果了，下一步我们就来看看怎么调试Driver、Master和Worker以及Executor。 

    三、调试Spark Standalone

    1、修改Master配置。

    首先，我们停止我们的spark Cluster，因为我们需要修改一一些参数，打开Master所在机器的spark-class文件进行编辑，记得先备份哦

    image

    找到并修改为以下内容：

    找到以下内容：

# Master, Worker, and HistoryServer use SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS (and specific opts) + SPARK_DAEMON_MEMORY.
  'org.apache.spark.deploy.master.Master')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_MASTER_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.worker.Worker')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_WORKER_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_HISTORY_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;



修改为：

  # Master, Worker, and HistoryServer use SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS (and specific opts) + SPARK_DAEMON_MEMORY.
  'org.apache.spark.deploy.master.Master')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_MASTER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8002,server=y,suspend=n"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.worker.Worker')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_WORKER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8003,server=y,suspend=n"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_HISTORY_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;

    2、修改Worker配置

    同理（文件位置参考Master机器），找到以下内容并修改：

    找到以下内容：

# Master, Worker, and HistoryServer use SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS (and specific opts) + SPARK_DAEMON_MEMORY.
  'org.apache.spark.deploy.master.Master')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_MASTER_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.worker.Worker')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_WORKER_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_HISTORY_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;

修改为：

PARK_DAEMON_MEMORY.
  'org.apache.spark.deploy.master.Master')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_MASTER_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.worker.Worker')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_WORKER_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8009,server=y,suspend=n"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;
  'org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer')
    OUR_JAVA_OPTS="$SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS $SPARK_HISTORY_OPTS"
    OUR_JAVA_MEM=${SPARK_DAEMON_MEMORY:-$DEFAULT_MEM}
    ;;

    3、重新启动Spark Cluster

    查看Master和Worker的日志

    image

     image

     

    好，可以看到，我们的Master和Worker都已经启动成功，并且按照我们的配置监听各自的端口，下面我们就通过程序来调试它们。 

    4、开启调试Master和Worker

    回到我们的idea中，添加两个Remote启动项

    image

    image

    重要的时刻来了，我们先启动调试Master，并加上属于Master代码的断点：

    image

     可以看到，idea已经连接到了我们Cluster中的Master机器的8002端口，而这正是我们在集群中配置的端口。同理启动Slave1（Worker）

    image

    为了能够调试Executor，我们得修改一下我们前面写的代码，修改后的代码如下：

    def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi").setMaster("spark://Master:7077")
      .setJars(List("F:\Spark\SparkRemoteDebug\out\artifacts\SparkRemoteDebug_jar\SparkRemoteDebug.jar"))
      .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8005,server=y,suspend=n")
    println("sleep begin.")
    Thread.sleep(10000) //等待10s，让有足够时间启动driver的remote debug
    println("sleep end.")

    val spark = new SparkContext(conf)
    val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
    val n = 100000 * slices
    val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>
      val x = random * 2 - 1
      val y = random * 2 - 1
      if (x * x + y * y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _)
    println("Pi is roughly " + 4.0 * count / n)
    spark.stop()
  }

    最后，我们来测试一下我们的成果：

    Driver：

    image

    Master：

    image

    Worker：

    image

    Executor（CoarseGrainedExecutorBackend）是运行在Worker上的另一个JVM进程，貌似我这次实验并没有进入断点，等哪天找到方法，再补上。
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