我们在编写Spark Application或者是阅读源码的时候,我们很想知道代码的运行情况,比如参数设置的是否正确等等。用Logging方式来调试是一个可以选择的方式,但是,logging方式调试代码有很多的局限和不便。今天我就来介绍如何通过IDE来远程调试Spark的Application或者是Spark的源码。
  本文以调试Spark Application为例进行说明,本文用到的IDE是Eclipse。步骤如下:

一、JVM里面设置以下参数


  1. -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=6666
这里对上面的几个参数进行说明:


  1. -Xdebug                 启用调试特性
  2. -Xrunjdwp               启用JDWP实现,包含若干子选项:
  3. transport=dt_socket     JPDA front-end和back-end之间的传输方法。dt_socket表示使用套接字传输。
  4. address=6666            JVM在6666端口上监听请求,这个设定为一个不冲突的端口即可。
  5. server=y                y表示启动的JVM是被调试者。如果为n,则表示启动的JVM是调试器。
  6. suspend=y               y表示启动的JVM会暂停等待,直到调试器连接上才继续执行。suspend=n,则JVM不会暂停等待。

二、启动Spark Application

spark-submit提交程序的时候带上


  1. --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=6666" \

  启动Spark Application的时候我们可以在终端看到如下输出:


  1. [root@master Spark-Submit]# spark-submit \
  2. > --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=6666" \
  3. > --driver-class-path /usr/local/TrueTimeControlDeploy/myApp/ojdbc5.jar \
  4. > --class 'com.spark.main.CompareAndDistinctResult' /usr/local/TrueTimeControlDeploy/myApp/TrueTimeControlOnSparkByJava-0.0.1-jar-with-dependencies.jar
  5. Listening for transport dt_socket at address: 6666

如果你看到第5行的输出(Listening for transport dt_socket at address: 6666),那恭喜你了,启动了远程调试。而且Spark Application正在等待我们的IDE连接它。

三、在Eclipse设置远程调试的IP和port

双击【Remote Java Application】,如下图:

点击【Select one...】,如下图:

点击Debug,可以Linux客户端Spark-submit程序已经开始运行:


  1. [root@master Spark-Submit]# spark-submit --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=6666" --driver-class-path /usr/local/TrueTimeControlDeploy/myApp/ojdbc5.jar --class 'com.spark.main.CompareAndDistinctResult' /usr/local/TrueTimeControlDeploy/myApp/TrueTimeControlOnSparkByJava-0.0.1-jar-with-dependencies.jar
  2. Listening for transport dt_socket at address: 6666
  3. 17/09/22 21:38:40 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 2.0.2
  4. 17/09/22 21:38:41 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
  5. 17/09/22 21:38:42 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: root
  6. 17/09/22 21:38:42 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: root
  7. 17/09/22 21:38:42 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls groups to:
  8. 17/09/22 21:38:42 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls groups to:
  9. 17/09/22 21:38:42 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users  with view permissions: Set(root); groups with view permissions: Set(); users  with modify permissions: Set(root); groups with modify permissions: Set()
  10. 17/09/22 21:38:43 INFO util.Utils: Successfully started service 'sparkDriver' on port 51652.
  11. 17/09/22 21:38:43 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
  12. 17/09/22 21:38:43 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
  13. 17/09/22 21:38:43 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/blockmgr-e04a2402-1821-49f2-92a6-21e97e1ebb15
  14. 17/09/22 21:38:43 INFO memory.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 366.3 MB
  15. 17/09/22 21:38:43 INFO spark.SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
  16. 17/09/22 21:38:44 INFO util.log: Logging initialized @20047ms
  17. 17/09/22 21:38:44 INFO server.Server: jetty-9.2.z-SNAPSHOT
  18. 17/09/22 21:38:44 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@1be6d5ac{/jobs,null,AVAILABLE}
  19. 17/09/22 21:38:44 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@4fd61d83{/jobs/json,null,AVAILABLE}
  20. 17/09/22 21:38:44 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@722bac67{/jobs/job,null,AVAILABLE}
  21. 17/09/22 21:38:44 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@1143d8c0{/jobs/job/json,null,AVAILABLE}
  22. 17/09/22 21:38:44 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@7d4b2e1a{/stages,null,AVAILABLE}

然后你可以开始远程调试你的代码了!

注意:远程断点调试只能调试运行在Driver端的代码,运行在Worker端的代码是无法调试,除非使用local模式。


  1. lines.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {
  2. private static final long serialVersionUID = 340756330712789698L;
  3. @Override
  4. public void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {
  5. //此时代码在Driver端执行
  6. String addr = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();//获得本机IP
  7. System.out.println(addr);
  8. System.out.println("断点一测试成功!!!");
  9. rdd.foreach(new VoidFunction<String>() {
  10. private static final long serialVersionUID = -1096797241091398607L;
  11. @Override
  12. public void call(String s) throws Exception {
  13. // 这个时候执行的位置已经是在Worker执行了
  14. String addr = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();//获得本机IP
  15. System.out.println(addr);
  16. System.out.println("断点二测试成功!!!");
  17. }
  18. });
  19. }
  20. });

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