在大数据框架Hadoop和Scala中进行调试，可以采用以下方法：
Hadoop调试方法
- 本地模式调试：适用于本地开发过程，通过修改配置文件来使用本地文件系统而非HDFS。
- 伪分布式模式调试：在一台机器的多个JVM进程中运行各个模块，用于调试Hadoop分布式程序代码。
- 完全分布式模式调试：利用多台服务器进行部署，是真正意义上的分布式部署模式，用于构建企业级Hadoop系统。
- 使用Hadoop Web UI：查看作业的运行状态，监控各个任务的执行情况。
- 查看日志文件：包含作业执行的详细信息，对于定位问题有很大帮助。
Scala调试方法
- 使用println语句：输出变量值，查看代码执行时变量的状态。
- 设置断点：在代码中设置断点，在调试模式下运行程序，查看变量的值。
- 使用日志：添加日志输出语句，将变量的值打印到日志中。
- 使用IDE的调试工具：如IntelliJ IDEA和Eclipse，提供强大的调试工具，支持设置断点、单步执行、查看变量值等功能。
通过上述方法，可以有效地调试Hadoop和Scala程序，确保其正确性和性能。