《深入理解Spark:核心思想与源码分析》(前言及第1章)

 

  自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊、京东、当当、天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买。我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0。目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题。由于研究和出版都需要时间,所以不能及时跟上Spark的脚步,还请大家见谅。但是Spark核心部分的变化相对还是很少的,如果对版本不是过于追求,依然可以选择本书。

 

 

京东:http://item.jd.com/11846120.html 

当当:http://product.dangdang.com/23838168.html 

亚马逊:http://www.amazon.cn/gp/product/B01A5G5LHK/sr=8-1/qid=1452505597/ref=olp_product_details?ie=UTF8&me=&qid=1452505597&sr=8-1

 

为了让大家对本书有个大致了解,这里将本书的前言及第一章的内容附上:

 

前言 

为什么写这本书 

         要回答这个问题,需要从我个人的经历说起。说来惭愧,我第一次接触计算机是在高三。当时跟大家一起去网吧玩CS,跟身边的同学学怎么“玩”。正是通过这种“玩”的过程,让我了解到计算机并没有那么神秘,它也只是台机器,用起来似乎并不比打开电视机费劲多少。高考填志愿的时候,凭着直觉“糊里糊涂”就选择了计算机专业。等到真正学习计算机课程的时候却又发现,它其实很难! 

         早在2004年,还在学校的我跟很多同学一样,喜欢看Flash,也喜欢谈论Flash甚至做Flash。感觉Flash正如它的名字那样“闪光”。那些年,在学校里,知道Flash的人可要比知道Java的人多得多,这说明当时的Flash十分火热。此外Oracle也成为关系型数据库里的领军人物,很多人甚至觉得懂Oracle要比懂Flash、Java及其它数据库要厉害得多! 

         2007年,笔者刚刚参加工作不久。那时Struts1、Spring、Hibernate几乎可以称为那些用Java作为开发语言的软件公司的三驾马车。很快随着Struts2的诞生,很快替代了Struts1的地位,让我第一次意识到IT领域的技术更新竟然如此之快!随着很多传统软件公司向互联网公司转型,更让人吃惊的是,当初那个勇于技术更新的年轻人Gavin King,也许很难想象他创造的Hibernate也难以确保其地位,iBATIS诞生了! 

         2010年,有关Hadoop的技术图书涌入中国,当时很多公司用它只是为了数据统计、数据挖掘或者搜索。一开始,人们对于Hadoop的认识和使用可能相对有限。大约2011年的时候,关于云计算的概念在网上吵得火热,当时依然在做互联网开发的我,对其只是“道听途说”。后来跟同事借了一本有关云计算的书,回家挑着看了一些内容,之后什么也没有弄到手,怅然若失!上世纪60年代,美国的军用网络作为互联网的雏形,很多内容已经与云计算中的某些说法相类似。到上世纪80年代,互联网就已经开启了云计算,为什么如今又要重提这样的概念?这个问题笔者可能回答不了,还是交给历史吧。 

         2012年,国内又呈现出大数据热的态势。从国家到媒体、教育、IT等几乎所有领域,人人都在谈大数据。我的亲戚朋友中,无论老师、销售还是工程师们都可以对大数据谈谈自己的看法。我也找来一些Hadoop的书籍进行学习,希望能在其中探索到大数据的味道。 

         有幸在工作过程中接触到阿里的开放数据处理服务(Open Data Processing Service, 简称ODPS),并且基于ODPS与其他小伙伴一起构建阿里的大数据商业解决方案——御膳房。去杭州出差的过程中,有幸认识和仲,跟他学习了阿里的实时多维分析平台——Garuda和实时计算平台——Galaxy的部分知识。和仲推荐我阅读Spark的源码,这样会对实时计算及流式计算有更深入的了解。2015年春节期间,自己初次上网查阅Spark的相关资料学习,开始研究Spark源码。还记得那时只是出于对大数据的热爱,想使自己在这方面的技术能力有所提升。 

         从阅读Hibernate源码开始,到后来阅读Tomcat、Spring的源码,随着挖掘源码,从学习源码的过程中成长,我对源码阅读也越来越感兴趣。随着对Spark源码阅读的深入,发现很多内容从网上找不到答案,只能自己硬啃了。随着自己的积累越来越多,突然有天发现,我所总结的这些内容好像可以写成一本书了!从闪光(Flash)到火花(Spark),足足有11个年头了。无论是Flash、Java,还是Spring、iBATIS我一直扮演着一个追随者,我接受这些书籍的洗礼,从未给予。如今我也是Spark的追随者,不同的是,我不再只想简单的攫取,还要给予。 

         最后还想说下2016年是我从事IT工作的第十个年头,此书特别作为送给自己的十周年礼物。 

本书的主要特色 

  • 按照源码分析的习惯设计,从脚本分析到初始化再到核心内容,最后介绍Spark的扩展内容。整个过程遵循由浅入深,由深到广的基本思路。
  • 本书涉及的所有内容都有相应的例子,以便于对源码的深入研究能有更好的理解。
  • 本书尽可能的用图来展示原理,加速读者对内容的掌握。
  • 本书讲解的很多实现及原理都值得借鉴,能帮助读者提升架构设计、程序设计等方面的能力。
  • 本书尽可能保留较多的源码,以便于初学者能够在脱离办公环境的地方(如地铁、公交),也能轻松阅读。 

本书面向的读者 

         源码阅读是一项苦差事,人力和时间成本都很高,尤其是对于Spark陌生或者刚刚开始学习的人来说,难度可想而知。本书尽可能保留源码,使得分析过程不至于产生跳跃感,目的是降低大多数人的学习门槛。如果你是从事IT工作1~3年的新人或者希望开始学习Spark核心知识的人来说,本书非常适合你。如果你已经对Spark有所了解或者已经使用它,还想进一步提高自己,那么本书更适合你。 

         如果你是一个开发新手,对Java、Linux等基础知识不是很了解的话,本书可能不太适合你。如果你已经对Spark有深入的研究,本书也许可以作为你的参考资料。 总体说来,本书适合以下人群: 

  • 想要使用Spark,但对Spark实现原理不了解,不知道怎么学习的人;
  • 大数据技术爱好者,以及想深入了解Spark技术内部实现细节的人;
  • 有一定Spark使用基础,但是不了解Spark技术内部实现细节的人;
  • 对性能优化和部署方案感兴趣的大型互联网工程师和架构师;
  • 开源代码爱好者,喜欢研究源码的同学可以从本书学到一些阅读源码的方式方法。 

         本书不会教你如何开发Spark应用程序,只是拿一些经典例子演示。本书会简单介绍Hadoop MapReduce、Hadoop YARN、Mesos、Tachyon、ZooKeeper、HDFS、Amazon S3,但不会过多介绍这些等框架的使用,因为市场上已经有丰富的这类书籍供读者挑选。本书也不会过多介绍Scala、Java、Shell的语法,读者可以在市场上选择适合自己的书籍阅读。本书实际适合那些想要破解一个个潘多拉魔盒的人! 

如何阅读本书 

         本书分为三大部分(不包括附录): 

         第一部分为准备篇(第1 ~ 2章),简单介绍了Spark的环境搭建和基本原理,帮助读者了解一些背景知识。 

         第二部分为核心设计篇(第3 ~ 7章),着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。 

         第三部分为扩展篇(第8 ~ 11章),主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用,包括:SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。 

         本书最后还添加了几个附录,包括:附录A介绍的Spark中最常用的工具类Utils;附录B是Akka的简介与工具类AkkaUtils的介绍;附录C为Jetty的简介和工具类JettyUtils的介绍;附录D为Metrics库的简介和测量容器MetricRegistry的介绍;附录E演示了Hadoop1.0版本中的word count例子;附录F 介绍了工具类CommandUtils的常用方法;附录G是关于Netty的简介和工具类NettyUtils的介绍;附录H列举了笔者编译Spark源码时遇到的问题及解决办法。 

         为了降低读者阅读理解Spark源码的门槛,本书尽可能保留源码实现,希望读者能够怀着一颗好奇的心,Spark当前很火热,其版本更新也很快,本书以Spark 1.2.3版本为主,有兴趣的读者也可按照本书的方式,阅读Spark的最新源码。 

联系方式 

         本书内容很多,限于笔者水平有限,书中内容难免有错误之处。在本书出版的任何时间,如果你对本书有任何问题或者意见都可以通过邮箱beliefer@163.com或者博客http://www.cnblogs.com/jiaan-geng/联系我,给我提交你的建议或者想法,我本人将怀着一颗谦卑之心与大家共同进步。 

致谢 

         感谢苍天,让我生活在这样一个时代接触互联网和大数据;感谢父母,这么多年来,在学习、工作及生活上的帮助与支持;感谢妻子在生活中的照顾和谦让。 

         感谢杨福川编辑和高婧雅编辑给予本书出版的大力支持与帮助。 

         感谢冰夷老大和王贲老大让我有幸加入阿里,接触大数据应用;感谢和仲对Galaxy和Garuda耐心细致的讲解以及对Spark的推荐;感谢张中在百忙之中给本书写评语;感谢周亮、澄苍、民瞻、石申、清无、少侠、征宇、三步、谢衣、晓五、法星、曦轩、九翎、峰阅、丁卯、阿末、紫丞、海炎、涵康、云飏、孟天、零一、六仙、大知、井凡、隆君、太奇、晨炫、既望、宝升、都灵、鬼厉、归钟、梓撤、昊苍、水村、惜冰、惜陌、元乾等同学在工作上的支持和帮助。

耿嘉安

北京

 

 

第1章 环境准备

“凡事豫则立,不豫则废;言前定,则不跲;事前定,则不困;”

——《礼记·中庸》

本章导读:

  在深入了解一个系统的原理、实现细节之前,应当先准备好它的源码编译环境、运行环境。如果能在实际环境安装和运行Spark,显然能够提升读者对于Spark的一些感受,对系统能有个大体的印象,有经验的技术人员甚至能够猜出一些Spark采用的编程模型、部署模式等。当你通过一些途径知道了系统的原理之后,难道不会问问自己?这是怎么做到的。如果只是游走于系统使用、原理了解的层面,是永远不可能真正理解整个系统的。很多IDE本身带有调试的功能,每当你阅读源码,陷入重围时,调试能让我们更加理解运行期的系统。如果没有调试功能,不敢想象阅读源码的困难。

本章的主要目的是帮助读者构建源码学习环境,主要包括以下内容:

  1. 在windows环境下搭建源码阅读环境;
  2. 在Linux搭建基本的执行环境;
  3. Spark的基本使用,如spark-shell。

1.1 运行环境准备

    考虑到大部分公司在开发和生成环境都采用Linux操作系统,所以笔者选用了64位的Linux。在正式安装Spark之前,先要找台好机器。为什么?因为笔者在安装、编译、调试的过程中发现Spark非常耗费内存,如果机器配置太低,恐怕会跑不起来。Spark的开发语言是Scala,而Scala需要运行在JVM之上,因而搭建Spark的运行环境应该包括JDK和Scala。

1.1.1 安装JDK

    使用命令getconf LONG_BIT查看linux机器是32位还是64位,然后下载相应版本的JDK并安装。

下载地址:

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

配置环境:

cd ~

vim .bash_profile

添加如下配置:

export JAVA_HOME=/opt/java

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

由于笔者的机器上已经安装过openjdk,安装命令:

$ su -c "yum install java-1.7.0-openjdk"

安装完毕后,使用java –version命令查看,确认安装正常,如图1-1所示。

 

图1-1  查看java安装是否正常

1.1.2 安装Scala

下载地址:http://www.scala-lang.org/download/

选择最新的Scala版本下载,下载方法如下:

wget http://downloads.typesafe.com/scala/2.11.5/scala-2.11.5.tgz

移动到选好的安装目录,例如:

mv scala-2.11.5.tgz ~/install/

进入安装目录,执行以下命令:

chmod 755 scala-2.11.5.tgz

tar -xzvf scala-2.11.5.tgz

配置环境:

cd ~

vim .bash_profile

添加如下配置:

export SCALA_HOME=$HOME/install/scala-2.11.5

export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin:$HOME/bin

安装完毕后键入scala,进入scala命令行,如图1-2所示。

 

图1-2 进入Scala命令行

1.1.3安装Spark

下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html

选择最新的Spark版本下载,下载方法如下:

wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.2.0/spark-1.2.0-bin-hadoop1.tgz

移动到选好的安装目录,如:

mv spark-1.2.0-bin-hadoop1.tgz~/install/

进入安装目录,执行以下命令:

chmod 755 spark-1.2.0-bin-hadoop1.tgz

tar -xzvf spark-1.2.0-bin-hadoop1.tgz

配置环境:

cd ~

vim .bash_profile

添加如下配置:

export SPARK_HOME=$HOME/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1

1.2 Spark初体验

本节通过Spark的基本使用,让读者对Spark能有初步的认识,便于引导读者逐步深入学习。

1.2.1 运行spark-shell

要运行spark-shell,需要先对Spark进行配置。

进入Spark的conf文件夹:

cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/conf

拷贝一份spark-env.sh.template,命名为spark-env.sh,对它进行编辑,命令如下:

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vim spark-env.sh

添加如下配置:

export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1

export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1

启动spark-shell:

    cd ~/install/spark-1.2.0-bin-hadoop1/bin

    ./spark-shell

最后我们会看到spark启动的过程,如图1-3所示:

 

图1-3  Spark启动过程

从以上启动日志中我们可以看到SparkEnv、MapOutputTracker、BlockManagerMaster、DiskBlockManager、MemoryStore、HttpFileServer、SparkUI等信息。它们是做什么的?此处望文生义即可,具体内容将在后边的章节详细给出。

1.2.2 执行word count

这一节,我们通过word count这个耳熟能详的例子来感受下Spark任务的执行过程。启动spark-shell后,会打开Scala命令行,然后按照以下步骤输入脚本:

步骤1   输入val lines = sc.textFile("../README.md", 2),执行结果如图1-4所示。

图1-4    步骤1执行结果

步骤2   输入val words = lines.flatMap(line => line.split(" ")),执行结果如图1-5所示。

 

图1-5   步骤2执行结果

步骤3   输入val ones = words.map(w => (w,1)),执行结果如图1-6所示。

 

图1-6   步骤3执行结果

步骤4   输入val counts = ones.reduceByKey(_ + _),执行结果如图1-7所示。

 

图1-7   步骤4执行结果

步骤5   输入counts.foreach(println),任务执行过程如图1-8和图1-9所示。输出结果如图1-10所示。

 

图1-8   步骤5执行过程部分

 

图1-9   步骤5执行过程部分

 

图1-10  步骤5输出结果

在这些输出日志中,我们先是看到Spark中任务的提交与执行过程,然后看到单词计数的输出结果,最后打印一些任务结束的日志信息。有关任务的执行分析,笔者将在第5章中展开。

1.2.3 剖析spark-shell

通过word count在spark-shell中执行的过程,我们想看看spark-shell做了什么?spark-shell中有以下一段脚本,见代码清单1-1。

 

代码清单1-1     spark-shell

function main() {
  if $cygwin; then
stty -icanonmin 1 -echo > /dev/null 2>&1
    export SPARK_SUBMIT_OPTS="$SPARK_SUBMIT_OPTS -Djline.terminal=unix"
    "$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main "${SUBMISSION_OPTS[@]}" spark-shell "${APPLICATION_OPTS[@]}"
sttyicanon echo > /dev/null 2>&1
  else
    export SPARK_SUBMIT_OPTS
    "$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main "${SUBMISSION_OPTS[@]}" spark-shell "${APPLICATION_OPTS[@]}"
fi
}

 

我们看到脚本spark-shell里执行了spark-submit脚本,那么打开spark-submit脚本,发现其中包含以下脚本。

exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "${ORIG_ARGS[@]}"

脚本spark-submit在执行spark-class脚本时,给它增加了参数SparkSubmit 。打开spark-class脚本,其中包含以下脚本,见代码清单1-2。

 

代码清单1-2     spark-class

if [ -n "${JAVA_HOME}" ]; then
  RUNNER="${JAVA_HOME}/bin/java"
else
  if [ `command -v java` ]; then
    RUNNER="java"
  else
    echo "JAVA_HOME is not set" >&2
    exit 1
  fi
fi

exec "$RUNNER" -cp "$CLASSPATH" $JAVA_OPTS "$@"

 

读到这,应该知道Spark启动了以SparkSubmit为主类的jvm进程。

为便于在本地能够对Spark进程使用远程监控,给spark-class脚本增加追加以下jmx配置:

JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=128m $OUR_JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=10207 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"

在本地打开jvisualvm,添加远程主机,如图1-11所示:

 

图1-11  添加远程主机

右键单击已添加的远程主机,添加JMX连接,如图1-12:

 

图1-12添加JMX连接

选择右侧的“线程”选项卡,选择main线程,然后点击“线程Dump”按钮,如图1-13。

图1-13查看Spark线程

从dump的内容中找到线程main的信息如代码清单1-3所示。

代码清单1-3    main线程dump信息

"main" - Thread t@1
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE
	at java.io.FileInputStream.read0(Native Method)
	at java.io.FileInputStream.read(FileInputStream.java:210)
	at scala.tools.jline.TerminalSupport.readCharacter(TerminalSupport.java:152)
	at scala.tools.jline.UnixTerminal.readVirtualKey(UnixTerminal.java:125)
	at scala.tools.jline.console.ConsoleReader.readVirtualKey(ConsoleReader.java:933)
	at scala.tools.jline.console.ConsoleReader.readBinding(ConsoleReader.java:1136)
	at scala.tools.jline.console.ConsoleReader.readLine(ConsoleReader.java:1218)
	at scala.tools.jline.console.ConsoleReader.readLine(ConsoleReader.java:1170)
	at org.apache.spark.repl.SparkJLineReader.readOneLine(SparkJLineReader.scala:80)
	at scala.tools.nsc.interpreter.InteractiveReader$class.readLine(InteractiveReader.scala:43)
	at org.apache.spark.repl.SparkJLineReader.readLine(SparkJLineReader.scala:25)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.readOneLine$1(SparkILoop.scala:619)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:636)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.loop(SparkILoop.scala:641)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:968)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:916)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:916)
	at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:916)
	at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1011)
	at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
	at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
	at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.launch(SparkSubmit.scala:358)
	at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:75)
	at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

 

从main线程的栈信息中看出程序的调用顺序:SparkSubmit.main→repl.Main→SparkILoop.process。SparkILoop.process方法中会调用initializeSpark方法,initializeSpark的实现见代码清单1-4。

代码清单1-4     initializeSpark的实现

def initializeSpark() {
intp.beQuietDuring {
      command("""
         @transient val sc = {
           val _sc = org.apache.spark.repl.Main.interp.createSparkContext()
           println("Spark context available as sc.")
           _sc
         }
        """)
      command("import org.apache.spark.SparkContext._")
    }
  }

 

我们看到initializeSpark调用了createSparkContext方法,createSparkContext的实现,见代码清单1-5。

代码清单1-5    createSparkContext的实现

def createSparkContext(): SparkContext = {
val execUri = System.getenv("SPARK_EXECUTOR_URI")
val jars = SparkILoop.getAddedJars
val conf = new SparkConf()
      .setMaster(getMaster())
      .setAppName("Spark shell")
      .setJars(jars)
      .set("spark.repl.class.uri", intp.classServer.uri)
if (execUri != null) {
conf.set("spark.executor.uri", execUri)
    }
sparkContext = new SparkContext(conf)
    logInfo("Created spark context..")
sparkContext
  }

 

这里最终使用SparkConf和SparkContext来完成初始化,具体内容将在“第3章SparkContext的初始化”讲解。代码分析中涉及的repl主要用于与Spark实时交互。

1.3 阅读环境准备

准备Spark阅读环境,同样需要一台好机器。笔者调试源码的机器的内存是8GB。源码阅读的前提是首先在IDE环境中打包、编译通过。常用的IDE有 IntelliJ IDEA、Eclipse,笔者选择用Eclipse编译Spark,原因有二:一是由于使用多年对它比较熟悉,二是社区中使用Eclipse编译Spark的资料太少,在这里可以做个补充。笔者在windows系统编译Spark源码,除了安装JDK外,还需要安装以下工具。

(1)安装Scala

由于Spark 1.20版本的sbt里指定的Scala版本是2.10.4,具体见Spark源码目录下的文件\project\plugins.sbt中,有一行:scalaVersion := "2.10.4"。所以选择下载scala-2.10.4.msi,下载地址:http://www.scala-lang.org/download/

下载完毕,安装scala-2.10.4.msi。

(2)安装SBT

由于Scala使用SBT作为构建工具,所以需要下载SBT。下载地址: http://www.scala-sbt.org/,下载最新的安装包sbt-0.13.8.msi并安装。

(3)安装Git Bash

         由于Spark源码使用Git作为版本控制工具,所以需要下载Git的客户端工具,笔者推荐使用Git Bash,因为它更符合Linux下的操作习惯。下载地址:http://msysgit.github.io/,下载最新的版本并安装。

(4)安装Eclipse Scala IDE插件

         Eclipse通过强大的插件方式支持各种IDE工具的集成,要在Eclipse中编译、调试、运行Scala程序,就需要安装Eclipse Scala IDE插件。下载地址:http://scala-ide.org/download/current.html

由于笔者本地的Eclipse版本是Eclipse 4.4 (Luna),所以我选择安装插件http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site,如图1-14:

 

图1-14   Eclipse Scala IDE插件安装地址

    在Eclipse中选择“Help”菜单,然后选择“Install New Software…”选项,打开Install对话框,如图1-15所示: 

 

图1-15  安装Scala IDE插件

点击“Add…”按钮,打开“Add Repository”对话框,输入插件地址,如1-16图所示:

 

图1-16  添加Scala IDE插件地址

全选插件的内容,完成安装,如图1-17所示:

 

图1-17  安装Scala IDE插件

1.4 Spark源码编译与调试

1.下载Spark源码

首先,访问Spark官网http://spark.apache.org/,如图1-18所示:

 

图1-18Spark官网

点击“Download Spark”按钮,在下一个页面找到git地址,如图1-19所示:

 

图1-19  Spark官方git地址

打开Git Bash工具,输入git clone git://github.com/apache/spark.git命令将源码下载到本地,如1-20图所示:

 

图1-20下载Spark源码

2.构建Scala应用

使用cmd命令行进到Spark根目录,执行sbt命令。会下载和解析很多jar包,要等很长的时间,笔者大概花费了一个多小时,才执行完。

3.使用sbt生成eclipse工程文件

等sbt提升符>出现后,输入eclipse命令,开始生成eclipse工程文件,也需要花费很长的时间,笔者本地大致花费了40分钟。完成时的状况,如图1-21所示:

 

图1-21  sbt编译过程

现在我们查看Spark下的子文件夹,发现其中都生成了.project和.classpath文件。比如mllib项目下就生成了.project和.classpath文件,如图1-22所示:

 

图1-22sbt生成的项目文件

4.编译Spark源码

由于Spark使用Maven作为项目管理工具,所以需要将Spark项目作为Maven项目导入到Eclipse中,如1-23图所示:

 

图1-23  导入Maven项目

点击Next按钮进入下一个对话框,如图1-24所示:

 

图1-24 选择Maven项目

全选所有项目,点击finish按钮。这样就完成了导入,如图1-25所示:

 

图1-25 导入完成的项目

导入完成后,需要设置每个子项目的build path。右键单击每个项目,选择“Build Path”→“Configure Build Path…”,打开Build Path对话框,如图1-26:

 

图1-26 Java编译目录

点击“Add External JARs…”按钮,将Spark项目下的lib_managed文件夹的子文件夹bundles和jars内的jar包添加进来。


注意:lib_managed/jars文件夹下有很多打好的spark的包,比如:spark-catalyst_2.10-1.3.2-SNAPSHOT.jar。这些jar包有可能与你下载的Spark源码的版本不一致,导致你在调试源码时,发生jar包冲突。所以请将它们排除出去。


 

Eclipse在对项目编译时,笔者本地出现了很多错误,有关这些错误的解决见附录H。所有错误解决后运行mvn clean install,如图1-27所示:

 

图1-27 编译成功

5.调试Spark源码

         以Spark源码自带的JavaWordCount为例,介绍如何调试Spark源码。右键单击JavaWordCount.java,选择“Debug As”→“Java Application”即可。如果想修改配置参数,右键单击JavaWordCount.java,选择“Debug As”→“Debug Configurations…”,从打开的对话框中选择JavaWordCount,在右侧标签可以修改Java执行参数、JRE、classpath、环境变量等配置,如图1-28所示:

 

图1-28源码调试

读者也可以在Spark源码中设置断点,进行跟踪调试。

1.5 小结

         本章通过引导大家在Linux操作系统下搭建基本的执行环境,并且介绍spark-shell等脚本的执行,目的无法是为了帮助读者由浅入深的进行Spark源码的学习。由于目前多数开发工作都在Windows系统下,并且Eclipse有最广大的用户群,即便是一些开始使用IntelliJ的用户对Eclipse也不陌生,所以在Windows环境下搭建源码阅读环境时,选择这些最常用的工具,希望能降低读者的学习门槛,并且替大家节省时间。

posted @ 2016-01-12 08:19 泰山不老生 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏