如何在spark-shell中调试运行scala文件

在spark-shell中调试运行Scala文件，可以按照以下步骤：

1. 打开终端，进入到Spark的安装目录下的bin文件夹中。

2. 输入命令spark-shell，启动Spark的交互式Shell。

3. 在Spark Shell中，输入:load <Scala文件路径>，加载需要调试的Scala文件。

4. 如果Scala文件中有main函数，可以直接运行该函数，例如：Main.main(Array())。

5. 如果需要调试Scala文件中的某个函数，可以使用Spark Shell中的:paste命令，将该函数粘贴到Shell中进行调试。

6. 在调试过程中，可以使用println等方式输出调试信息，也可以使用Spark Shell中的sc.parallelize等方法进行数据处理和分析。

7. 调试完成后，可以使用:quit命令退出Spark Shell。

以上就是在Spark Shell中调试运行Scala文件的方法。

相关问题

使用maven对hudi进行构建（spark3.1，scala-2.12），编译完成后与spark集成，集成后使用spark-shell操作hudi，将spark-shell启动使用spark-shell运行

以下是使用maven对hudi进行构建并与spark集成的步骤：

1. 下载hudi源码

可以从hudi的官方github仓库中下载源码，链接为：https://github.com/apache/hudi

2. 构建hudi

进入hudi源码目录，使用以下命令进行构建：

mvn clean package -DskipTests -Dspark.version=3.1.1 -Dscala-2.12

其中，-DskipTests表示跳过测试，-Dspark.version指定spark版本，-Dscala-2.12指定scala版本。

构建完成后，会在hudi的target目录下生成hudi-xxx.jar包。

3. 将hudi与spark集成

将hudi-xxx.jar包加入到spark的classpath中，可以通过以下命令进行添加：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath):/path/to/hudi-xxx.jar

其中，/path/to/hudi-xxx.jar需要替换为hudi-xxx.jar包的实际路径。

4. 使用spark-shell操作hudi

启动spark-shell，运行以下命令，可以创建一个hudi表：

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.hudi.QuickstartUtils._

val tableName = "hudi_test"
val basePath = "/tmp/hudi_test"
val dataGen = new DataGenerator
val inserts = dataGen.generateInserts(10)

val df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2))
df.write.format("org.apache.hudi").
  options(getQuickstartWriteConfigs).
  option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").
  option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").
  option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").
  option(TABLE_NAME, tableName).
  mode(SaveMode.Append).
  save(basePath)

运行以上命令后，会在/tmp/hudi_test目录下创建一个hudi表hudi_test。

接下来，可以使用spark-shell的API对hudi表进行操作，例如：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read.format("org.apache.hudi").
  load("/tmp/hudi_test/*/*/*/*")

df.show()

以上命令会读取hudi_test表的数据，并展示结果。

至此，使用maven对hudi进行构建并与spark集成的步骤结束，可以使用spark-shell对hudi进行操作了。