一.背景介绍
许多中小型企业使用Ambari去管理自己的大数据集群，以Spark作为主要的计算框架去实现数据的分析。通用的Spark的开发调试流程是往往需要以下流程：

Idea上进行开发，并使用spark local模式进行调试。
打包程序放到测试分布式环境上进行spark on yarn client模式进行调试。
使用spark on yarn cluster模式进行调试，成功后在正式环境中进行分布式的测试和部署。
有时候由于分布式和本地模式的差异，许多错误在分布式环境中才得以体现。但是在分布式的环境中进行测试，需要反复的打包、部署、提交、测试bug和修改源码。这个过程可能迭代很多次，浪费了大量时间。如果能够在Idea开发的时候就能够提交到分布式环境，将大大减少测试的工作量。本文讲述如何在Idea开发环境中直接以spark on yarn client的模式将代码提交到Ambari集群中。

二.集群环境
Ambari版本2.2.2.18
HDP-2.4.2.0-258(Hadoop2.7.1 Spark1.6.3)
因资源限制，版本相对较老，后续会增加新版本Ambari和HDP的测试，但是原理应该是相通的。

三.部署步骤：
1.修改本地的Hadoop环境
windows本地环境需要注意设置HADOOP_HOME并且保持与Ambari集群的Hadoop版本一致。比如我们使用的是Hadoop2.7.1，在windows本地设置HADOOP_HOME路径，文件夹里面包含bin子文件夹，里面需要包含hadoop.dll、winutil.exe等部分必备依赖。如下图所示：

 

 

 

版本不一致，则可能触发org.apache.hadoop.io.nativeio.nativeio$windows.createdirectorywithmode0类的错误。具体操作可以总结为以下步骤：

将HADOOP_HOME文件夹在系统环境变量中设置好
将PATH指向${HADOOP_HOME}/bin目录，目录中需包含上图的依赖
将hadoop.dll拷贝到windows\system32系统目录下。
2.修改Idea开发实例
1.IDEA里修改开发源码和参数

val conf = new SparkConf().setMaster(“yarn-client”).setAppName(“YarnTest”)
conf.set(“spark.driver.extraJavaOptions”,”-Dhdp.version=2.4.2.0-258″)
conf.set(“spark.yarn.am.extraJavaOptions”,”-Dhdp.version=2.4.2.0-258″)
val sc = new SparkContext(conf)
val hiveContext = new HiveContext(sc)
在setMaster的参数里面直接指定“yarn-client”模式，在conf里面设置

“spark.driver.extraJavaOptions”,”-Dhdp.version=2.4.2.0-258″
“spark.yarn.am.extraJavaOptions”,”-Dhdp.version=2.4.2.0-258″
这两个参数，指向Ambari集群的HDP具体版本。

2.idea的环境变量中增加Ambari集群的配置文件，按照需要添加如下

 

 

3.pom的依赖中需要增加spark-yarn_2.10

<!– https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-yarn –>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-yarn_2.10</artifactId>
<version>1.6.3</version>
</dependency>
4.需要修改mapreduce-site文件中的${hdp.version}为实际的版本号

2.4.2.0-258
5.修改mapreduce-site.xml文件里的topology_script.py项，直接去掉

四.其他问题
1.derby的版本不兼容的问题
测试中遇到如下问题：

Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver
Caused by: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
解决方法为更换derby的依赖包，直接从HDP集群拷贝的依赖包版本高于测试环境，使用如下脚本检查derby依赖：

find /usr/hdp/ -name “*.jar” -exec sh -c ‘jar -tf {}|grep -H –label {} ‘org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver” \;
发现依赖低版本的derby，于是删除HDP的derby-10.10.2.0.jar包，从pom内增加低版本的derby依赖

<!– https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.derby/derby –>
<dependency>
<groupId>org.apache.derby</groupId>
<artifactId>derby</artifactId>
<version>10.10.1.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
2.spark assembly依赖问题
Could not find or load main class org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher
这个问题通过查找源码发现此类位于spark-assembly-1.6.1.2.4.2.0-258-hadoop2.7.1.2.4.2.0-258.jar

从集群中（一般在/usr/hdp/${HDP.VERSION}/spark/lib）目录下拷贝，并且添加到idea的依赖中去即可

 

 

 

五.结束语
通过以上的配置改造，已经可以实现spark Idea开发直接基于分布式集群进行代码测试和运行，极大地减少了spark分布式开发的工作量。如果读者有任何问题，也欢迎留言与我沟通。

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