deletefile，在SparkContext添加deleteFile方法

修改源码的背景

     在大数据框架Spark的源码中我们使用addFile方法将一些文件分发给各个节点，当我们要访问Spark作业中的文件，将使用SparkFiles.get(fileName)找到它的下载位置，但是Spark只提供给我们addFile方法，却没有提供deleteFile。我们知道addFile是SparkContext类的方法，而SparkContext是Spark功能的主要入口。SparkContext代表了与Spark集群的连接，可用于在该集群上创建RDD、累积器和广播变量。每个JVM只能活动一个SparkContext。

在SparkContext添加deleteFile方法

     下面是SparkContext中addFile的源码，首先我们是不知道源码中是怎么操作这些文件的，我们将通过阅读addFile的源码来学习怎么去添加deleteFile方法，我们只有知道怎么添加才知道怎么去修改它，所谓触类旁通。

     通过上面的源码我们知道，是使用addedFiles 这个ConcurrentHashMap[用于存储每个静态文件/jar的URL以及文件的本地时间戳的

     private[spark] val addedFiles = new ConcurrentHashMap[String, Long]().asScala

     上面的学习我们已经知道了添加的方法，然后就是添加deleteFilele了，具体的实现如下：

NettyStreamManager中添加deleteFile方法实现

     我们已经了解了在SparkContext添加deleteFile方法，我们了解下NettyStreamManager。NettyStreamManager是StreamManager实现，用于服务于NettyRpcEnv中的文件。在这个管理器中可以注册三种资源，都是由实际文件支持的。

     - "/files"：一个扁平的文件列表；作为SparkContext.addFile的后端。

     - "/jars"：一个扁平的文件列表；作为SparkContext.addJar的后端。

     - 任意目录；该目录下的所有文件通过管理器变得可用，尊重目录的层次结构。只支持流媒体（openStream）。

     我们还是先看addFile的源码，先看父类RpcEnvFileServer的接口，RpcEnv用来向应用程序所拥有的其他进程提供文件的服务器。该file Server可以返回由普通库处理的URI（如 "http "或 "hdfs"），也可以返回由RpcEnv#fetchFile处理的 "spark "URI。

     2. NettyStreamManager中addFile方法实现

     3. 跟addFile一样，先去父类RpcEnvFileServer中添加deleteFile方法

     4. 接下来我们将在NettyStreamManager中实现deleteFile方法，如下：

修改Antlr4的SqlBase.g4文件

     我们知道Spark中的SQL解析是通过ANTLR4来解析成语法树的，如果不清楚这个过程，可以阅读我的这篇博客【Spark SQL解析过程以及Antlr4入门】来了解，所以我们如果要在Spark Sql也支持的话，那么需要修改SqlBase.g4这个文件，添加DElETE

修改SparkSqlParser解析器

     找到org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlParser类，添加对移除文件的支持，SparkSqlParser是Spark SQL语句的具体解析器，修visitManageResource方法

     再找到resources.scala文件

修改SparkSQLCLIDriver

     找到org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver 这个类，然后修改

源码编译

     我们将源码放到linux的服务器中去编译，然后部署

     /dev/make-distribution.sh --name2.6.0-cdh5.14.2 --tgz-Pyarn-Phadoop-2.6 -Phive-Phive-thriftserver-Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.14.2

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