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。

为idea安装scala插件，具体步骤如下

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。

下载源码，假设使用git同步最新的源码

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

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. 在新弹出的窗口中先选中"Use auto-import",然后点击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/.ivy2rm *.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。

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，

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

转载于:https://www.cnblogs.com/hseagle/p/3850841.html

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