start-all.sh -> start-master.sh -> start-slaves.sh
//Master启动的脚本
start-master.sh -> spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master
//Worer的启动过程
salves.sh -> 通过读取slaves 通过ssh的方式启动远端的worker
spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.worker.Worker
Master和Worker是两个Java进程 他们启动的时候会加载一些参数 spark-env.sh这里边的环境变量
如何是使用远程debug
在Master端的spark-env.sh文件中添加如下参数
export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000"
start-master.sh
执行完这个脚本
jps
4828 -- main class information unavailable
4860 Jps
通过一个IDE 建立一个remote application
172.16.0.11 10000
在本地的代码打断点
debug按钮开始调试
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
在Worker所在的配置文件中添加一个环境变量
export SPARK_WORKER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10001"
start-slave.sh spark://node-1.itcast.cn:7077
执行jps命令
2891 -- main class information unavailable
2923 Jps
用一个IDE工具连接 建立一个remote application
172.16.0.12 10001
在本地的代码打断点
debug按钮开始调试
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Debug app （--driver-java-options）
bin/spark-submit --class cn.itcast.spark.WC --master spark://node-1.itcast.cn:7077 --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10002" /root/bigdata-2.0.jar hdfs://node-1.itcast.cn:9000/words.txt hdfs://node-1.itcast.cn:9000/wordsout
任务提交流程
spark-submit --class cn.itcast.spark.WordCount
bin/spark-clas -> org.apache.spark.deploy.SparkSubmit 调用这个类的main方法
doRunMain方法中传进来一个自定义spark应用程序的main方法class cn.itcast.spark.WordCount
通过反射拿到类的实例的引用mainClass = Utils.classForName(childMainClass)
在通过反射调用class cn.itcast.spark.WordCount的main方法
用一个IDE工具连接 建立一个remote application
172.16.0.13 10002
在本地的代码打断点
debug按钮开始调试
在IDEA中，点击执行的按钮左侧下拉列表， 选择 edit configuration， 点击“+”号， 选择remote， 添加 Name, Host, Port， 之后进入main 方法点击debug进行调试。
