IDEA 导入Spark源码并编译

1.下载配置Spark源码

首先下载Spark 源码：https://github.com/apache/spark/tree/v2.4.5
官网地址：https://github.com/apache/spark

这里最好是云主机上面编译好之后将仓库拉到本地然后配置本地的maven和仓库地址，在windows上面下载的话可能会比较慢，如果等不及可以墙一下。

可以修改主pom文件中的scala 版本和hadoop版本

<hadoop.version>2.6.0-cdh5.16.2</hadoop.version>
<scala.version>2.12.10</scala.version>
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>

需要的话可以在主pom中加上CDH仓库的地址https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/

2.编译Spark 源码

编译Spark源码之前，需要修改一些东西，原因是scope规定provided会报ClassNotFoundException

修改hive-thriftserver模块下的pom.xm文件

<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-server</artifactId>
    <!--      <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-servlet</artifactId>
    <!--      <scope>provided</scope>-->
</dependency>

修改主pom.xml文件

<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-http</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-continuation</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-servlet</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-servlets</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-proxy</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-client</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-util</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-security</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--       <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-plus</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--  <scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.eclipse.jetty</groupId>
    <artifactId>jetty-server</artifactId>
    <version>${jetty.version}</version>
    <!--        <scope>provided</scope>-->
</dependency>

将如下换成compile
<dependency>
  <groupId>xml-apis</groupId>
  <artifactId>xml-apis</artifactId>
  <version>1.4.01</version>
  <scope>compile</scope>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <scope>compile</scope>
</dependency>

如果还有其他类似的ClassNotFoundException，都是这个原因引起的，注释即可

使用git-bash编译，在gitbash中使用命令mvn clean package -DskipTests=true进行编译
在这里插入图片描述

3.将源码导入IDEA

源码以Maven方式，导入IDEA后，等待依赖加载完成

在编译之前需要删除spark-sql下的test包下的streaming包，不然会在Build Project时进入这里，引起java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded异常点击Build Project编译

编译成功后就可以调试SparkSQL了

4.本地调试SparkSQL

找到hive-thriftserver模块，在main下，新建resources目录，并标记为资源目录
拷贝集群上如下配置文件到resources目录中
hive-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
	<property>
		<name>hive.cli.print.header</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.cli.print.current.db</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.metastore.uris</name>
		<value>thrift://hadoop:9083</value>
		<description>指向的是运行metastore服务的主机</description>
	</property>
</configuration>

注意：这里只需要hive-site.xml 即可

服务器需启动 metastore 服务

hive --service metastore &

运行SparkSQLCLIDriver

在运行之前，需要在VM options中添加参数

-Dspark.master=local[2] -Djline.WindowsTerminal.directConsole=false

spark-sql (default)> show databases;
show databases;
databaseName
company
default
hive_function_analyze
skewtest
spark-sql (default)> Time taken: 0.028 seconds, Fetched 10 row(s)

select * from score;

INFO SparkSQLCLIDriver: Time taken: 1.188 seconds, Fetched 4 row(s)
id	name	subject
1	tom	["HuaXue","Physical","Math","Chinese"]
2	jack	["HuaXue","Animal","Computer","Java"]
3	john	["ZheXue","ZhengZhi","SiXiu","history"]
4	alice	["C++","Linux","Hadoop","Flink"]
spark-sql (default)>

总结：

下载spark源码，在导入idea之前先用命令行进行编译，编译成功之后再导入idea，导入idea之后进行build project ，此时会报错calss not found 可以Generate Source，不行的话在看看依赖中是不是又provided的项目，慢慢解决问题，最后使用案例进行测试。