改动mllib中的org.apache.spark.ml.tree.impl.DTStatsAggregator源码，加了一个原来没有的allStats(): Array[Double] = ..的方法，然后打成MLlib包，替换maven库中的mllib包。

报IllegalAccessError：

Caused by: java.lang.IllegalAccessError: tried to access method org.apache.spark.ml.tree.impl.DTStatsAggregator.allStats()[D from class org.apache.spark.ml.tree.impl.RandomForestImpl$

private[ml] val allStatSize
val allStats = new Array[Double](allStatSize)

应该要能访问到

是不是用的不是我的jar，或者用的不是我的jar中的class？

运行jar包时设置

--conf "spark.driver.extraJavaOptions=-XX:+TraceClassLoading -XX:+TraceClassUnloading

监测类的加载情况，果然发现有一条

[Loaded xxx from file:/home/huqiu/programs/spark/jars/spark-mllib_2.11-2.1.0.jar

这说明程序不从我打好的jar包中加载class，而从spark安装目录中的jars目录中读取了。

为什么从spark本地读而不从打好的jar包中读？

为了先解决问题，我把mllib包复制到SPARK_HOME的jars目录中，这下总能读到我的jar了吧。

但是又出现一个问题：

java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.spark.ml.core.JNAScala$

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.sun.jna.Native

原来是没找到jna的Native class，一看，确实没有打入mllib包中，那是什么原因呢？难道是谁把它exclude掉了？
重新编译一下，发现这么一条：

[INFO] Excluding net.java.dev.jna:jna:jar:4.2.2 from the shared jar.

说白了就是排除了net.java.dev.jna:jna:jar，所以写的代码中用到Native的都会找不到类。
后来发现是spark-parent排除的，且删掉spark-parent的exclude的语句也没用，根本原因在于mllib的打包方式不会把其依赖打入mllib的jar包中。

解决的方法就是将此依赖打入mllib中，但是这样就会变成mllib-jar-with-dependencies，肯定不是我们想要的结果。

这就涉及到了代码设计的层面了，一般情况下，不建议直接修改Mllib源码，更不要说在Mllib源码中还加入外部包了，这样太紧耦合了，比较建议的方法是自己建立一个project，建立于spark mllib同样的包路径即可，然后修改需要修改的文件，但缺点是改动文件需要改名字，不然系统会读取底层Mllib的同名文件而不会读取你项目中的。但是这样确是松耦合的。
目前还没有找到好的方法，最小程度上改动代码，增加或删除一些东西。