在Windows-IDEA调试Spark的 Master、Worker、Executor、Application、Shell、SQL进程

该文档依赖文档【在Windows-IntelliJ IDEA启动Spark Cluster、spark App、Spark shell和Spark sql.docx】,后续内容简称前文档。

1     Debug Master进程

阅读前文档，IDEA中配置好Master进程，点击Debug按钮，如下

2     Debug Worker进程

阅读前文档，IDEA中配置好Worker进程，点击Debug按钮，如下

备注：debug模式下，worker进程最好只保持一个。

3     Remote Debug Launcher进程

3.1  阅读spark-class2脚本，进程拉起的顺序是org.apache.spark.launcher.Main-> org.apache.spark.deploy.SparkSubmit->

org.apache.spark.examples.JavaWordCount

脚本的调用顺序是run-example -> spark-submit -> spark-class2

3.2    配置org.apache.spark.launcher.Main以debug方式拉起，编辑spark-class2.cmd,新增jvm启动参数

-Xdebug Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=2000,server=y,suspend=y

备注：注意suspend=y或者n的区别

如下图

3.3    IDEA Terminal提交app，命令是

run-example --master spark://localhost:7077 JavaWordCount "C:\Users\w00403095\Desktop\weizheng.txt"

如下图

3.4    新增Remote debug，如下图

备注：port需要和步骤3.2中的port保持一致

3.5    保存点击debug按钮，触发了org.apache.spark.launcher.Main中的断点，如下图

4     Remote Debug SparkSubmit/App进程

4.1    JavaWordCount(spark app）是通过spark-submit脚本拉起，所以IDEA中只能以remote方式debug

4.2      IDEA Terminal新增环境变量set SPARK_SUBMIT_OPTS=-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=2001,server=y,suspend=y

备注：注意suspend=y或者n的区别

如下图

4.3    使用3.3步骤中的命令在上述Terminal中提交spark app，如下图org.apache.spark.deploy.SparkSubmit主函数入口等待debug监听

4.4    新增Remote debug，端口和4.2步骤中的环境变量SPARK_SUBMIT_OPTS保持一致, 如下图

4.5    保存点击debug按钮，触发了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit中的断点，如下图

4.6    进一步深入debug，就触发了org.apache.spark.examples.JavaWordCount的main函数入口，如下图

SparkSubmit.scala主类 -> JavaWordCount.java主类的调用堆栈如下图

5     Remote Debug Executor进程

5.1    Spark App提交后，Worker节点拉起Executor进程来做计算，IDEA只能以remote方式调试Executor进程。

5.2    配置Executor进程以debug模式启动，$SPARK_PROJECT/conf/目录下新增spark-defaults.conf文件，新增启动参数spark.executor.extraJavaOptions，如下图：

或者修改JavaWordCount.java新增java进程启动参数，如下

备注：注意suspend=y或者n的区别

5.3    使用步骤3.3中的命令提交spark app，观察worker console的日志输出，发现worker节点debug模式启动Executor进程，监听端口8005，如下图

5.4    新增Remote debug，端口和5.2步骤中的环境变量SPARK_SUBMIT_OPTS保持一致, 如下图

5.5    保存点击debug按钮，触发了org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend中的断点，如下图

6     Debug Spark shell

待补充

7     Debug Spark sql

待补充