<一>如何进行代码跟读
概要
今天不谈Spark中什么复杂的技术实现，只稍为聊聊如何进行代码跟读。众所周知，Spark使用scala进行开发，由于scala有众多的语法糖，很多时候代码跟着跟着就觉着线索跟丢掉了，另外Spark基于Akka来进行消息交互，那如何知道谁是接收方呢？
new Throwable().printStackTrace
代码跟读的时候，经常会借助于日志，针对日志中输出的每一句，我们都很想知道它们的调用者是谁。但有时苦于对spark系统的了解程度不深，或者对scala认识不够，一时半会之内无法找到答案，那么有没有什么简便的办法呢？
我的办法就是在日志出现的地方加入下面一句话
new Throwable().printStackTrace()
现在举一个实际的例子来说明问题。
比如我们在启动spark-shell之后，输入一句非常简单的sc.textFile("README.md")，会输出下述的log
14/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(32816) called with curMem=0, maxMem=30891048914/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 32.0 KB, free 294.6 MB)14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Put block broadcast_0 locally took 78 ms14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Putting block broadcast_0 without replication took 79 msres0: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MappedRDD[1] at textFile at :13
那我很想知道是第二句日志所在的tryToPut函数是被谁调用的该怎么办？
办法就是打开MemoryStore.scala，找到下述语句
logInfo("Block %s stored as %s in memory (estimated size %s, free %s)".format(blockId, valuesOrBytes, Utils.bytesToString(size), Utils.bytesToString(freeMemory)))
在这句话之上，添加如下语句
new Throwable().printStackTrace()
然后，重新进行源码编译
sbt/sbt assembly
再次打开spark-shell,执行sc.textFile("README.md"),就可以得到如下输出，从中可以清楚知道tryToPut的调用者是谁
14/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(32816) called with curMem=0, maxMem=30891048914/07/05 19:53:27 WARN MemoryStore: just show the calltrace by entering some modified codejava.lang.Throwableat org.apache.spark.storage.MemoryStore.tryToPut(MemoryStore.scala:182)at org.apache.spark.storage.MemoryStore.putValues(MemoryStore.scala:76)at org.apache.spark.storage.MemoryStore.putValues(MemoryStore.scala:92)at org.apache.spark.storage.BlockManager.doPut(BlockManager.scala:699)at org.apache.spark.storage.BlockManager.put(BlockManager.scala:570)at org.apache.spark.storage.BlockManager.putSingle(BlockManager.scala:821)at org.apache.spark.broadcast.HttpBroadcast.(HttpBroadcast.scala:52)at org.apache.spark.broadcast.HttpBroadcastFactory.newBroadcast(HttpBroadcastFactory.scala:35)at org.apache.spark.broadcast.HttpBroadcastFactory.newBroadcast(HttpBroadcastFactory.scala:29)at org.apache.spark.broadcast.BroadcastManager.newBroadcast(BroadcastManager.scala:62)at org.apache.spark.SparkContext.broadcast(SparkContext.scala:787)at org.apache.spark.SparkContext.hadoopFile(SparkContext.scala:556)at org.apache.spark.SparkContext.textFile(SparkContext.scala:468)at $line5.$read$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.(:13)at $line5.$read$$iwC$$iwC$$iwC.(:18)at $line5.$read$$iwC$$iwC.(:20)at $line5.$read$$iwC.(:22)at $line5.$read.(:24)at $line5.$read$.(:28)at $line5.$read$.()at $line5.$eval$.(:7)at $line5.$eval$.()at $line5.$eval.$print()at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:788)at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1056)at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:614)at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:645)at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:609)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:796)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:841)at org.apache.spark.mand(SparkILoop.scala:753)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:601)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:608)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.loop(SparkILoop.scala:611)at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:936)at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:884)at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:884)at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:884)at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:982)at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.launch(SparkSubmit.scala:303)at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:55)at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)14/07/05 19:53:27 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 32.0 KB, free 294.6 MB)14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Put block broadcast_0 locally took 78 ms14/07/05 19:53:27 DEBUG BlockManager: Putting block broadcast_0 without replication took 79 msres0: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MappedRDD[1] at textFile at :13
git同步
对代码作了修改之后，如果并不想提交代码，那该如何将最新的内容同步到本地呢？
git reset --hardgit pull origin master
Akka消息跟踪
追踪消息的接收者是谁，相对来说比较容易，只要使用好grep就可以了，当然前提是要对actor model有一点点了解。
还是举个实例吧，我们知道CoarseGrainedSchedulerBackend会发送LaunchTask消息出来，那么谁是接收方呢？只需要执行以下脚本即可。
grep LaunchTask -r core/src/main
从如下的输出中，可以清楚看出CoarseGrainedExecutorBackend是LaunchTask的接收方，接收到该函数之后的业务处理，只需要去看看接收方的receive函数即可。
core/src/main/scala/org/apache/spark/executor/CoarseGrainedExecutorBackend.scala: case LaunchTask(data) =>core/src/main/scala/org/apache/spark/executor/CoarseGrainedExecutorBackend.scala: logError("Received LaunchTask command but executor was null")core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/cluster/CoarseGrainedClusterMessage.scala: case class LaunchTask(data: SerializableBuffer) extends CoarseGrainedClusterMessagecore/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/cluster/CoarseGrainedSchedulerBackend.scala:executorActor(task.executorId) ! LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask))
小结
今天的内容相对简单，没有技术含量，自己做个记述，免得时间久了，不记得。
<二>使用Intellij idea调试Spark源码
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。
jdkscalasbtintellij-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. 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 /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。
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./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
/intellij-idea-spark-development如果觉得《Apache Spark源码走读（九）如何进行代码跟读使用Intellij idea调试Spark源码》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
