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  本文编译方法所支持的hadoop环境是Hadoop-2.2.0,YARN是2.2.0,JAVA版本为1.8.0_11,操作系统Ubuntu14.04

1、spark自带编译方法
注:不同版本的Spark编译命令有所不同,请先查看$SPARK_HOME/make-distribution.sh文件。
使用spark中自带的编译脚本make-distribution.sh (需要先安装Maven ,参见《Maven-3.2.2安装配置》)
cd spark-1.0.1
./make-distribution.sh --hadoop 2.2.0 --with-yarn --tgz
脚本文件make-distribution.sh可以生成部署包,其参数有:

  --tgz: Additionally creates spark-$VERSION-bin.tar.gz
  --hadoop VERSION: Builds against specified version of Hadoop.
  --with-yarn: Enables support for Hadoop YARN.
  --with-hive: Enable support for reading Hive tables.
  --name: A moniker for the release target. Defaults to the Hadoop verison.

如果一切顺利,会在$SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10目录下生成目标文件

好像Java版本1.8在这里有版本问题?默认在1.6环境下,但我居然编译成功了,呵呵

注:之前加了--with-tachyon 我总是编译成功,但生成tgz部署包失败,不知道为什么。今天我在JDK1.7.0_51环境(应该与JDK版本无关)下,去掉了--with-tachyon ,编译成功,并且生成了spark-1.0.1-

  bin-2.2.0.tgz部署包

 在$SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10目录下生成: spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
 在$SPARK_HOME/examples/target/scala-2.10目录下生成: spark-examples-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
 在$SPARK_HOME/dist/lib目录下生成: spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar 和 spark-examples-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
 在$SPARK_HOME根目录下生成Spark部署包:spark-1.0.1-bin-2.2.0.tgz

编译结果:

2、SBT编译方法
注:不同版本的Spark命令有所变化,请先查看$SPARK_HOME/sbt/sbt文件。
解压源代码并复制到指定目录,然后进入该目录,运行:
tar -zxvf spark-1.0.0.tar.gz
cd spark-1.0.1 SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly
export http_proxy=http://proxy-server:port  需要添加代理,由于我没有添加代理,所以编译失败了@_@!以后有时间再试试
3、maven编译(参考官网)
使用Maven构建Spark需要Maven 3.0.4或更新和Java 6 +。
安装好maven3.2.2,并设置环境变量MAVEN_HOME,将$MAVEN_HOME/bin加入PATH变量。
1)您需要配置Maven使用比平时更多的内存设置maven_opts。建议下列设置(Java 1.8以上不需要设置):
export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
如果你没有运行,你可以看到下面的错误:
[INFO] Compiling 203 Scala sources and 9 Java sources to /Users/me/Development/spark/core/target/scala-2.10/classes...
[ERROR] PermGen space -> [Help 1]

[INFO] Compiling 203 Scala sources and 9 Java sources to /Users/me/Development/spark/core/target/scala-2.10/classes...
[ERROR] Java heap space -> [Help 1]

2)指定Hadoop版本并编译

由于HDFS对版本不是协议兼容的,如果你想从HDFS读,你需要在你的环境中建立针对特定HDFS版本的Spark。你可以通过“hadoop.version”来做到这。如果未设置,将默认建立针对Hadoop 1.0.4的Spark。请注意,某些建立配置文件是为特定的Hadoop版本要求:
  
对于Hadoop 2.X with YARN,编译:

# Apache Hadoop 2.2.X

mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -Dhadoop.version=2.2.0 -DskipTests clean package

如果是其他版本的YARN和HDFS,则按下面编译:

# Different versions of HDFS and YARN.

mvn -Pyarn-alpha -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -Dyarn.version=0.23.7 -DskipTests clean package

编译结果为:

 
 
 在$SPARK_HOME/assembly/target/scala-2.10目录下生成: spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
 在$SPARK_HOME/examples/target/scala-2.10目录下生成: spark-examples-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
 

另外,这篇文章的编译讲得也很详细,也可以参考:http://mmicky.blog.163.com/blog/static/1502901542014312101657612/

  以及文章 http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3732492.html

 

Spark源码和编译后的源码、部署包我分享在: http://pan.baidu.com/s/1c0y7JKs 提取密码: ccvy 

 

 

posted on 2014-07-24 01:11  feshy  阅读(3461)  评论(0编辑  收藏  举报