Apache Spark源码走读之18 -- 使用Intellij idea调试Spark源码
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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。
- jdk
- scala
- sbt
- intellij-idea-community-edition
安装scala插件
为idea安装scala插件，具体步骤如下
- 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
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/.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
