简介：
Spark 的 调试方法 按类型可以分为三类： 调试Client 端、调试Spark Driver 和 调试 Spark Executor。画图工具（dia 0.97+git，http://live.gnome.org/Dia）
一、内容介绍
1. 调试Client如下：
./bin/spark-class 里添加命令：export JAVA_OPTS="${JAVA_OPTS} -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=28082"
修改命令：$RUNNER -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main $JAVA_OPTS "$@"
2. 调试Spark Driver 和 调试 Spark Executor 如下：
在 HiBench/conf/spark.conf 文件里添加如下配置即可（测试不能同时打开driver 和 executor，测试单独开启其中任一个成功，另外需要跑到的地方最好提前设置断点，如果跑到的地方没有设置断点，Step Over/Into/Out 会很慢。）：
spark.driver.extraJavaOptions -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=28080
spark.executor.extraJavaOptions -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 200
二 、Driver 断点设置
1. 设置HiBench/conf/spark.conf 文件
spark.driver.extraJavaOptions -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=28080
2. 运行 ${HIBENCH_HOME}/bin/workloads/micro/terasort/spark/run.sh，会提示
Listening for transport dt_socket at address: 28080
3. 配置 Intellij IDEA 里的 remote debug 参数：
第一次添加：(从菜单里进入Run->Debug-> + ->Remote，其中+代表Add New Configuration)
配置参数：
或者编辑：(从菜单里进入Run->Edit Configuratios)
添加driver 的 远程配置：
预先设置好断点（右键点击行号右边即可），如下（打勾的表示有效断点）：
点击IDEA 里的 debug 按钮，IDEA会远程连接 实际运行的spark 节点：
连接后运行到你设置的断点可能需要等一会，之后Debugger窗口会显示如下：
点击展开变量可以查看各种变量值：
接下来可以使用 F6 单步跟踪，F7 为跳出函数，F5 为 进入函数。
4。修改IDEA里的代码，需要编译后部署到remote 节点，才能生效（不知道是否有其它好方法？）
编译：./dev/make-distribution.sh --name dbg-shuffle-hadoop2.7 --tgz -Phadoop-2.7 -Phive-thriftserver -Pyarn -Pkubernetes
部署： scp spark-2.5.0-SNAPSHOT-bin-dbg-shuffle-hadoop2.7.tgz [email protected]:~/download/Spark/
5. 查看该文件代码的历史修改，右键单击，选择Git -> Show History
在左下角的Version Control 窗口选择一个commit版本右击，选择 Show Diff
这时会弹出这次commit 版本的diff 文件对比
三 、Executor 断点设置
1. 设置HiBench/conf/spark.conf 文件，确保spark.executor.instances为1（多executor测试没成功）
hibench.yarn.executor.num 1
spark.executor.instances 1
spark.executor.memory 4g
spark.executor.extraJavaOptions -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005
2. 设置HiBench/conf/hibench.conf 文件，为了减少断点的循环次数
hibench.default.map.parallelism 2
hibench.default.shuffle.parallelism 1
3. Remote Server（真正运行Spark的服务器）等待IDEA连接如下（并没有打印Listening for transport dt_socket at address: 5005）
4. IDEA 的设置如下：
四、联合使用 spark-shell 与IDEA Executor 断点
1）、把 hadoop目录etc/hadoop下面的 *-sit.xml复制到${SPARK_HOME}的conf下面.
2）、在.bashrc脚本文件里 添加 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop，并运行source .bashrc
3）、在IDEA 里设置Executor debug 配置（参考三 、Executor 断点设置 ），然后用如下参数启动spark-shell:
spark-shell --properties-file /home/yeshang/.local/bin/HiBench/report/terasort/spark/conf/sparkbench/spark.conf --master yarn
4) 、在IDEA 里设置断点（例如，diskStore.put），在scala里运行如下代码
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
sc.setLogLevel("INFO")
val textFile = spark.read.textFile("hdfs://localhost:9000/HiBench/Terasort/Input/part-m-00000")
textFile.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
textFile.count()
sc.getConf.get("spark.executor.memory")
textFile.unpersist()
5）显示监听的JVM断点时所有的线程及断点的Memory和Overhead
五、联合使用 JProfiler 与IDEA JProfiler 插件
1）. 下载并 运行 jprofiler_linux_10_1_4.sh，到register页参考 https://www.jb51.net/softjc/608655.html
2）在IDEA里选择setting->plugins搜索并安装 jprofiler插件，设置setting->tools->jprofiler的运行程序路径
3）在IDEA里启动 JProfiler
六、Maven工程的cannnot resolve symbol 错误（包括scala基本库不能识别，Spark的LogicalPlan也不能识别）
建好工程后，源代码文件了红色代码（类或者方法） 表示cannnot resolve symbol
1. File->Settings 里，重新设置maven的安装路径和
2. File->Project Structure->Global Libraries里重新设置Scala里库路径
3. 检查JDK 是否设置
4. 删除 File->Project Structure->Libraries里的所有Maven库，点击Maven Projects里的Reimport All Maven Projects重建Index
参考：