• 在本地开发机装本地模拟环境，或者能远程调试，可以参考Spark如何在生产环境调试
• 输出dataframe日志，最好有一个开关来控制，正式上线时，把开关关了来提升速度

if (isDebug) {
  dataframeDF.show(10)
}

• dataframe的输出，有时看得不是很清楚，可以生成临时表来记录中间过程，方便对中间过程进行查看 insertHive(resultDF, “dataframe_temp”)
• 如果是运行的数据比较大，调试起来要等，可以对dataframe进行限定条数或筛选 dataframe.limit(1000) dataframe.filter(” id = ‘ewgwgs’ “)
• 对复杂的sql，一步到位写起来爽，出问题了不知是哪一步出问题，可以分解出几个简单sql，每一步都有输出，对照结果方便找出问题。
• 对复杂计算的，写的代码觉得似是而非，可以先整理一个样例，手动写计算过程，然后用代码对照这些过程来一步步实现。

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