简介
由于spark有多种运行模式，远程调试的时候，虽然大体步骤相同，但是还是有小部分需要注意的地方，这里记录一下调试运行在spark on yarn模式下的程序。
环境准备
需要完好的Hadoop，spark集群，以便于提交spark on yarn程序。我这里是基于CDH的环境
步骤
1.随便写个spark程序，比如序列化一个集合，然后求和。然后使用maven打包，上传至集群。可以先提交运行一次，确保可以运行成功。
2.要让远程的spark程序停下来。有两种方式，一种需要修改配置文件，个人不喜欢这种强侵入的做法，所以只用下面这种简单的不用修改任何东西的方式：
在spark提交程序命令中加入参数：--driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8787"，其中端口可以自己随便定义，别选常用的以免重复即可
例如我的提交命令如下：
[root@kjtlxsvr5 bin]# ./spark-submit --class cn.spark.study.core.ParallelizeCollection --master yarn-cluster --num-executors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 1G --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8787" /home/spark-study-scala-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
3.在IDEA中配置远程调试。
①找到工具栏,点击：RUN -> Edit Configurations
②添加配置
③输入远程主机的地址和端口号（与命令脚本中的端口号要一致），应用确定
4.然后在主面板上，选择自己刚刚添加的配置，然后点击debug按钮。
5.如果运气够好，在下面的提示框中会出现已经建立好连接的提示。如果运气不够好，则会提示无法建立连接。为什么呢？这是因为 在spark on yarn 模式下，当执行提交spark程序的命令后，那台节点会向yarn 的ResourceManager申请启动ApplicationMaster，相当于spark standalone模式的driver，用来管理该spark程序的运行。但是ResourceManager内部启动ApplicationMaster，会有自己的判断逻辑，会在某个NodeManager上面启动ApplicationMaster，这里不过多介绍，姑且理解为随机吧。所以如果刚好上面IDEA远程调试写的地址，就是启动ApplicationMaster的地址，那就能连上了，如果不是，那就连不上。
现在有两个办法可以解决这个问题。
第一个办法是节点少的话，通过修改上面IDEA远程主机地址来一个一个试。
第二办法可以精确知道ApplicationMaster在哪里：
①通过CDH进入yarn的应用程序界面
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②然后点击进入该程序的详细信息界面，如下图就可以知道Applicationmaster在哪台NodeManager上：
image.png
③可以去该节点查看进程，的确有一个ApplicationMaster，然后在IDEA中修改为该远程主机地址，开始debug程序看源码吧！
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