Spark源码编译步骤详解

"Spark源码编译涉及多个步骤，包括选择合适的Spark版本、下载源代码、安装必要的依赖以及进行编译。对于Apache、CDH和HDP的不同版本，有对应的下载渠道。本文主要关注Apache Spark的源码编译，使用Git克隆源代码，然后在特定的Java和Maven环境下进行编译，最终生成Spark的可分发包。" Apache Spark源码编译是一项关键任务，特别是对于那些希望深入理解Spark内部工作原理或者需要定制化Spark功能的开发人员。首先，你需要确保你的系统已经安装了Git，以便从GitHub上获取Spark的源代码。在root用户下，可以使用`yum install git`命令在线安装Git。接着，在指定的目录下，例如`/projects/opensource`，通过`git clone`命令克隆Spark的源代码。 在选择Spark版本时，Apache提供了预编译的版本，但你也可以选择自己编译。对于CDH和HDP版本的Spark，通常不需要自行编译，因为这些发行版已经包含了与Hadoop和其他组件集成的版本。不过，如果你需要特定的定制或最新的功能，编译源码可能是必要的。 下载Spark源代码后，确保你的系统安装了JDK 7或更高版本。安装过程不在本文详述，但你可以参考官方文档或网络上的教程。接下来，安装Maven 3.3.3，它将用于编译和管理项目依赖。同样，Maven的安装方法可以查阅相关资料。 编译源码前，先运行`mvn`命令下载所需的jar包，使用特定的profile参数，例如`-Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.7.1 -Phive -Phive-thriftserver -Psparkr -DskipTests clean package`。这一步会下载与你的Hadoop版本兼容的依赖，并跳过测试以加快编译速度。 最后，执行`./make-distribution.sh`脚本，带上相应的参数，如`--name custom-spark --tgz -Psparkr -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.7.1 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn`，来生成一个自定义的Spark分发包。这个过程可能会遇到依赖下载失败的问题，这时可能需要多次尝试，或者手动下载缺失的依赖并安装到本地Maven仓库。 Spark源码编译是一个涉及多个步骤的过程，需要耐心和对相关工具的熟悉。通过这个过程，你可以获得一个完全按照自己需求定制的Spark版本，这对于开发和调试是非常有价值的。