之前debug spark源码，是通过写application debug，这个不是基于spark源码本身的调试。
现在做基于spark单元测试的调试，是为了更方便对Spark源码做修改及测试，方便更深入了解spark的运行原理。
文章最后，写了一个简单的单元测试，来获取sql对应的asttree 以及unresolved logical plan。
Spark 源码下载编译
https://github.com/apache/spark
代码down下来之后，等在idea中导入完成之后，用maven编译一下：
代码语言：javascript复制cd /Users/bytedance/IdeaProjects/sparkmvn clean package -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn -DskipTests
编译成功，就可以进行测试了
单元测试
Spark源码提供了大量的TestCase，我们可以学习和模仿。
基于idea
比如我们要运行core模块中 DAGSchedulerSuite.scala "SPARK-3353" 案例：
选中test，右键，可以run ；如果打了断点的话，可以debug
使用idea运行调试testcase简单方便，但由于一些原因，如果idea不能搞定的话，可以通过sbt来运行和调试testcase
基于SBT
SBT 配置
Spark SBT build 中包含多个 sub-project，日常开发调试时经常需要切换到不同的 sub-project。
简单调整一下 SBT 的 prompt string，以便显示当前的 project 名称:
vim ~/.sbt/0.13/global.sbt ##文件不存在就创建添加如下内容：
这步只是个人喜好，并不是必须的，添加前，添加后对比如下：
添加前：
添加后：
使用sbt运行测试案例
在core模块中 DAGSchedulerSuite.scala "SPARK-3353" 案例 中加入 一行打印：
sbt (core)> testOnly *DAGSchedulerSuite -- -z "SPARK-3353"
使用sbt debug
Run > Edit Configurations > > Remote to open a default Remote Configuration template
Debugger mode 选项选 Listen to remote JVM
打开debug远程，等着SBT 来联接:
在sbt命令中输入：
代码语言：javascript复制sbt (core)> set javaOptions in Test = "-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=n,suspend=n,address=localhost:5005"
sbt (core)> testOnly *DAGSchedulerSuite -- -z "SPARK-3353"可以看到sbt在断点处等待：
idea进入debug状态：
编写测试用例
Spark为了确保代码风格一致规范，在项目引入了scala-style checker（比如每个代码文件头部需要定义Apache的License注释；import的顺序等），如果代码不合规范，执行编译会出错。
我们可以模仿Spark源码提供的TestCase来写我们自己的TestCase，可以避免踩到代码风格检查的坑。
下面简单写一个XiaoluobuSuite.scala，主要用来从源码中 获取一个 sql语句对应的 AstTree，以及unresolved logical plan：
修改ParseDriver.scala中parsePlan部分源码如下：
运行XiaoluobuSuite.scala中的test:
获取AstTree 和 unresolved logical plan：
spark中是借助开源的antlr4库把sql转化为AstTree的。
有关antlr, sql词法，语法解析及 AstTree相关理解，可以看之前写过的文章：
Hive源码系列（六）编译模块之词法、语法解析（上）
Hive源码系列（七）编译模块之词法、语法解析（中）
Hive源码系列（七）编译模块之词法、语法解析（下）
Spark SQL的语法规则文件是：SqlBase.g4
下面我们通过g4语法文件 生成一个AstTree：
写sql：SELECT * FROM A 生成AstTree如下：
把我们从测试用例中获取的AstTree整理一下：
代码语言：javascript复制(singleStatement ( statement ( query ( queryTerm ( queryPrimary ( querySpecification ( selectClause SELECT ( namedExpressionSeq (namedExpression (expression (booleanExpression (valueExpression (primaryExpression *))))) ) ) ( fromClause FROM ( relation (relationPrimary (multipartIdentifier (errorCapturingIdentifier (identifier (strictIdentifier A)) errorCapturingIdentifierExtra)) tableAlias) ) ) ) ) ) queryOrganization ) ) <EOF>)两个是一样的，这样就还原了 spark中生成AstTree的步骤。
