Apache Spark源码走读之18 -- 使用Intellij idea调试Spark源码)(zhuan)

本文介绍如何在Linux环境下,通过IntelliJ IDEA导入并调试Apache Spark源码,包括安装Scala插件、下载及导入源码、解决编译错误、设置断点跟踪调用堆栈等步骤。

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Apache Spark源码走读之18 -- 使用Intellij idea调试Spark源码 - 徽沪一郎

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概要

上篇博文讲述了如何通过修改源码来查看调用堆栈,尽管也很实用,但每修改一次都需要编译,花费的时间不少,效率不高,而且属于侵入性的修改,不优雅。本篇讲述如何使用intellij idea来跟踪调试spark源码。

前提

本文假设开发环境是在Linux平台,并且已经安装下列软件,我个人使用的是arch linux。

  1. jdk
  2. scala
  3. sbt
  4. intellij-idea-community-edition

安装scala插件

为idea安装scala插件,具体步骤如下

  1. 选择File->Setting

2 步骤2: 选择右侧的 Install Jetbrains Plugin, 在弹出窗口的左侧输入scala,然后点击安装,如下图所示

3. scala插件安装结束,需要重启idea生效

由于idea 13已经原生支持sbt,所以无须为idea安装sbt插件。

源码下载和导入

下载源码,假设使用git同步最新的源码

git clone https://github.com/apache/spark.git

生成idea工程

sbt/sbt gen-idea

导入Spark源码

1. 选择File->Import Project, 在弹出的窗口中指定spark源码目录

2. 选择项目类型为sbt project,然后点击next

3. 在新弹出的窗口中点击Finish

导入设置完成,进入漫长的等待,idea会对导入的源码进行编译,同时会生成文件索引。

如果在提示栏出现如下的提示内容"is waiting for .sbt.ivy.lock",说明该lock文件无法创建,需要手工删除,具体操作如下

cd $HOME/.ivy2
rm *.lock

手工删除掉lock之后,重启idea,重启后会继续上次没有完成的sbt过程。

源码编译

使用idea来编译spark源码,中间会有多次出错,问题的根源是sbt/sbt gen-idea的时候并没有很好的解决依赖关系。

解决办法如下,

1. 选择File->Project Structures

2. 在右侧dependencies中添加新的module,

选择spark-core

其它模块如streaming-twitter, streaming-kafka, streaming-flume, streaming-mqtt出错的情况解决方案与此类似。

注意Example编译报错时的处理稍有不同,在指定Dependencies的时候,不是选择Library而是选择Module dependency,在弹出的窗口中选择sql.

有关编译出错问题的解决可以看一下这个链接, http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/Errors-occurred-while-compiling-module-spark-streaming-zeromq-IntelliJ-IDEA-13-0-2-td1282.html

调试LogQuery

1. 选择Run->Edit configurations

2. 添加Application,注意右侧窗口中配置项内容的填写,分别为Main class, vm options, working directory, use classpath of module

-Dspark.master=local 指定Spark的运行模式,可根据需要作适当修改。

3. 至此,在Run菜单中可以发现有"Run LogQuery"一项存在,尝试运行,保证编译成功。

4. 断点设置,在源文件的左侧双击即可打上断点标记,然后点击Run->"Debug LogQuery", 大功告成,如下图所示,可以查看变量和调用堆栈了。

参考

  1. http://8liang.cn/intellij-idea-spark-development
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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