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1. 准备工作
首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+,并且安装了 Scala。之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后,首先安装(第一次打开会推荐你安装)Scala 插件,相关方法就不多说了。至此,你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala。我的系统环境如下:
1. Mac OS X(10.10.4)
2.JDK 1.7.79
3.Scala 2.10.4
4. IntelliJ IDEA 14
另外,最后还是建议大家开始先使用 pre-built 的 Spark,对 Spark 的运行、使用方法有所了解,编写了一些 Spark 应用程序后再展开源代码的阅读,并尝试修改源码,进行手动编译。
2. 从 Github 导入 Spark 工程
打开IntelliJ IDEA 后,在菜单栏中选择 VCS→Check out from Version Control→Git,之后在 Git Repository URL 中填入 Spark 项目的地址,并指定好本地路径,如下图所示。
点击该窗口中的的 Clone 后,开始从 Github 中 clone 该项目,该过程试你网速而定,大概需要3-10分钟。
3. 编译 Spark(开发 jar 包)
当 clone 完毕后,IntelliJ IDEA 会自动提示你该项目有对应的 pom.xml 文件,是否打开。这里直接选择 Open 该 pom.xml 文件,然后系统会自动解析项目的相关依赖,该步骤也会因你的网络和系统相关环境,所需时间不同。
该步骤完成之后,请手动编辑 Spark 根目录下的 pom.xml 文件,找到其中指定 java 版本的那一行(java.version),根据你的系统环境,如果使用的是 jdk1.7 ,那么或许需要你将其值改成1.7(默认是1.6)。
之后打开 shell 终端,在命令行中进入刚才导入的 spark 项目根目录,执行
sbt/sbt assembly
该编译命令将全部采用默认的配置来编译 Spark,若想指定相关组件的版本,可以查看 Spark 官网中的 Build-Spark(http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html),查看所有常用的编译选项。该过程目前不需要 VPN 即可完成,为了预估编译所需的时间,你可以在新开一个 shell 终端,不断查看 spark 项目目录的大小,我最终采用默认配置,编译成功后的 spark 目录大小为2.0G。
4.编译 spark (生成部署安装包)
编译完源代码后,虽然直接用编译后的目录再加以配置就可以运行spark,但是这时目录很庞大,部署起来不方便,所以需要生成部署包。
spark源码根目录下带有一个脚本文件make-distribution.sh可以生成部署包,其参数有:
--tgz:在根目录下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz,不加参数是不生成tgz文件,只生成/dist目录。
--hadoop VERSION:打包时所用的Hadoop版本号,不加参数时为1.0.4。
--with-yarn:是否支持Hadoop YARN,不加参数时为不支持yarn。
--with-tachyon:是否支持内存文件系统Tachyon,不加参数时为不支持,此参数spark1.0.0-SNAPSHOT之后提供。
如果要生成spark支持yarn、hadoop2.6.0的部署包,只需要将源代码复制到指定目录,进入该目录后运行:
make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Psparkr -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn
make-distribution.sh --tgz --skip-java-test -Pyarn -Phadoop-2.6-Dhadoop.version=2.6.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package
阿斯达f
5. 结束语
至此,为了检验你的编译结果,可以在命令行中进入 spark/bin 目录,运行 spark-shell,若一切都正常启动,则编译成功。若你修改了 Spark 的源码,可以重新使用 sbt 来进行编译,并且编译的时间不会像第一次编译那么长。