本来想用Eclipse的。然而在网上找了一圈，发现大家都在说IntelliJ怎样怎样好。我也受到了鼓励，遂决定在这台破机器上鼓捣一次IntelliJ吧。
Spark程序远程调试，就是将本地IDE连接到Spark集群中。让程序一边执行，一边通过debuger实时查看执行情况，配置好以后和本地debug差点儿相同。
之前有写过Spark集群的安装部署。http://blog.csdn.net/u013468917/article/details/50979184当时是在hadoop2.2.0平台部署的Spark1.0.2.后来对Spark熟悉了一点后。就想把集群升级下面。干脆一部到位升级到最新的1.6.1.详细的安装过程和原来的1.0.2一模一样，解压之后将原来安装文件里的conf目录下的配置文件直接复制过来就好了。只是用的是hadoop2.3.0的预编译包，眼下还没有出现什么问题。
所以这次的演示在Spark集群1.6.1上进行。
过程大致分为下面几步：
1、打开Intellij IDEA，File->New ->Project。选择Scala。
2、取名为TopK。然后如图选择Java和Scala的SDK
/
3、导入Spark依赖包，这个依赖包在压缩包的lib文件夹下名为 spark-assembly-XXXXXXX.jar
点击File-project structure-Libraries 点击加号选择Java
然后选择依赖包路径就可以。导入依赖包后能够打开这个jar包，依次打开org-apache-spark,然后随便打开一个类，比方rdd文件夹中的RDD.class，展开这个类，点开一个属性。就会出现反编译的源代码。
这时源代码的右上角有一个attach file，点击它，然后选择自己的spark源代码的文件夹就可以绑定源代码。这时凝视什么的都会显示出来。
spark最新源代码下载地址：https://github.com/apache/spark能够用git直接克隆到本地。git
clone https://github.com/apache/spark（前提是在自己电脑中安装好git）
4、在src目录上右击-new-Scala Class。然后填上类名，选择object
5、在文件里填入下面内容
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
object TopK {
def main(args: Array[String]){
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val textRDD = sc.textFile(args(0),3)
val count = textRDD.flatMap(line => line.split("[^a-zA-Z]+").map(word=> (word,1))).reduceByKey(_+_)
val topk = count.mapPartitions(getTopk).collect()
val iter = topk.iterator
val outiter = getTopk(iter)
println("Topk的值：")
while(outiter.hasNext){
val tmp = outiter.next()
println("\n词： " + tmp._1 + "词频: " + tmp._2)
}
sc.stop()
}
def getTopk(iter: Iterator[(String, Int)]): Iterator[(String, Int)] = {
val a = new Array[(String, Int)](10)
while(iter.hasNext){
val tmp = iter.next()
var flag = true
for(i <- 0 until a.length if flag){
if(a(i) !=null && tmp._2 > a(i)._2){
for(j <- ((i+1) until a.length).reverse){a(j) = a(j-1)}
a(i) = tmp
flag = false
}else if(a(i) == null){
a(i) = tmp
flag = false
}
}
}
a.iterator
}
}
这是一个TopK程序。目的是找出文本中词频最高的10个词。
6、导出jar包
可能是我还不熟悉的原因，个人感觉IntelliJ导jar包比eclipse繁琐非常多。
选择：File-Project Structure-Artifacts 然后点击加号，选择jar-From Modules with dependencies
然后选择Main Class为TopK，选择copy to the outputXXXXXXX点击OK。
接下来选择Build-Build Artifacts-选择build
build完毕后在out目录下就行看到TopK.jar了。
然后将TopK.jar上传到集群主节点中。
到这里。步骤和普通应用开发一样。接下来才是重点。
7、集群配置
改动spark-class脚本 。这个脚本在spark安装文件夹下的bin文件夹中。
改动最后两行：
done < <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main "[email protected]")
改动为：
done < <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main $JAVA_OPTS "[email protected]")
这就要求Spark在运行任务之前将JAVA_OPTS变量考虑进来。我们就能够为应用程序加入JVM參数啦。
改动完毕后。在命令行中运行下面命令：
export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005"
这就设置好了当前的暂时JVM变量。
8、远程调试開始了
首先，执行刚才上传的TopK.jar
/cloud/spark-1.6.1-bin-hadoop2.3/bin/spark-submit --class TopK --master yarn TopK.jar /Spark/Jane1.txt
这时能够看到：
说明spark正在监听5005port，这个port能够自己随便设，不冲突即可，可是IntelliJ默认监听这个port。
然后回到IDEA。选择run-Edit Configuration，点击左上角的加号，选择remote。自己取个名字Test_Remote_Debug，改动一下Host。我的集群master地址是192.168.1.131
点击ok
在刚才的TopK程序中设置一个断点。
然后按F9，选择Test_Remote_Debug。
这是假设不出意外。控制台会出现
Connected to the target VM, address: ‘192.168.1.131:5005‘, transport: ‘socket‘
表示连接成功。
接下来就能够和本地Debug一样了。
最后再啰嗦一下那个“JAVA_OPTS"字段是什么意思。
-Xdebug 启用调试特性
-Xrunjdwp 启用JDWP实现，包括若干子选项：
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。
address=5005 JVM在5005port上监听请求，这个设定为一个不冲突的port就可以。
server=y y表示启动的JVM是被调试者。
假设为n。则表示启动的JVM是调试器。
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运行。suspend=n，则JVM不会暂停等待。