编译安装spark-2.2.0

环境：centos6.8

软件准备：spark-2.2.0.tgz源码

                   jdk-8u144-linux-x64.tar.gz   JDK1.8以上  

                   apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz

                   scala-2.11.8.tgz

                   hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz

喜好: app目录：存放各种软件

        data目录：存放测试数据

        source目录：存放下载源码的软件

        software目录：存放tar.gz这种软件包

        lib目录:存放自己的jar包

        maven_repo  ： 存放maven的依赖

1.安装jdk

            tar -xf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C  /usr/local/spark-test/app

            vi  /etc/profile       

             export  JAVA_HOME=/usr/local/spark-test/app/jdk1.8.0_144

             export  PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

             source /etc/profile

             java -version    

2.安装maven

            tar -xf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C ../app/

            vi /etc/profile

            export MAVEN_HOME =/usr/local/spark-test/app/apache-maven-3.3.9(注意配置环境变量时，=与后面的路径之间不能有空格)

            export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

            source /etc/profile

            mvn -version

            建议修改maven本地仓库的地址：

            cd /usr/local/spark-test/app/apache-maven-3.3.9/conf

            vi  settings.xml

            添加一下   /usr/local/spark-test/maven_repo

            

3.安装scala

            tar -xf scala-2.11.8.tgz  -C ../app/

            vi /etc/profile

             export SCALA_HOME=/usr/local/spark-test/app/scala-2.11.8

             export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

            source /etc/profile

            scala

4.建议安装下git

            yum -y install git

5.spark源码编译,按照官网来(编译spark要内存够大，1g根本后面会出现各种问题)

                vi /etc/profile

        export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

官网中有这句 ./build/mvn -DskipTests clean package 这 是使用的自带的maven，一般我们都是自己下载maven，这句话的意思是跳过测试，打包，一般这个编译出来的hadoop版本是默认的。究竟默认的版本是什么，我们可以在github上面查看 https://github.com/apache/spark 找到pom.xml

            查看下pom.xml文件，当中有profile字眼的，就是设置版本，如：

    

<profile>
	<id>hadoop-2.7id>
	<properties>
	<hadoop.version>2.7.3hadoop.version>
	<curator.version>2.7.1curator.version>
	properties>
	profile>
	<profile>
	<id>yarnid>
	<modules>
	<module>resource-managers/yarnmodule>
	<module>common/network-yarnmodule>
	modules>
	profile>

# Apache Hadoop 2.7.X and later（指定hadoop版本）

mvn -Pyarn -Phadoop-2.7 -Dhadoop.version=2.7.3 -DskipTests clean package

# With Hive 1.2.1 support（指定hive的版本）

mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package

指定scala版本

./dev/change-scala-version.sh 2.10

mvn -Pyarn -Dscala-2.10 -DskipTests clean package

由于我们生产上的CDH的版本如下：  hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz

mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver  -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.6.0 -cdh5.7.0 -DskipTests clean package  （采用这种方式编译出来的不是tar,gz的格式）

./dev/make-distribution.sh --name  2.6.0 -cdh5.7.0    --tgz   -Phadoop-2.6  -Dhadoop.version=2.6.0 -cdh5.7.0 -Phive -Phive-thriftserver  -Pyarn    （这种方法编译出来的就是tgz形式，但是速度不快 ）

要想速度快，修改 /dev/make-distribution.sh里面的脚本

1.将 VERSION ， SCALA_VERSION ， SPARK_HADOOP_VERSION ， SPARK_HIVE 注释掉，直接写上自己的版本

#VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=project.version $@ 2>/dev/null | grep -v "INFO" | tail -n 1)        指的是spark2.2.0这个版本

#SCALA_VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=scala.binary.version $@ 2>/dev/null\    指的是scala 2.11

#    | grep -v "INFO"\

#    | tail -n 1)

#SPARK_HADOOP_VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=hadoop.version $@ 2>/dev/null\  指的是 hadoop.version=2.6.0 -cdh5.7.0

#    | grep -v "INFO"\

#    | tail -n 1)

#SPARK_HIVE=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=project.activeProfiles -pl sql/hive $@ 2>/dev/null\     SPARK_HIVE为1表示支持

#    | grep -v "INFO"\

#    | fgrep --count "hive";\

#    # Reset exit status to 0, otherwise the script stops here if the last grep finds nothing\

#    # because we use "set -o pipefail"

#    echo -n)

将以下的内容贴在注释掉的那个脚本的后面即可

VERSION=2.2.0

SCALA_VERSION=2.11   大版本

SPARK_HADOOP_VERSION= 2.6.0 -cdh5.7.0

SPARK_HIVE=1

然后执行

./dev/make-distribution.sh --name  2.6.0 -cdh5.7.0    --tgz   -Phadoop-2.6  -Dhadoop.version=2.6.0 -cdh5.7.0 -Phive -Phive-thriftserver  -Pyarn    在spark的主目录执行

执行时会遇到各种问题：

问题1：[ERROR] Failed to execute goal on project spark-launcher_2.11: Could not resolve dependencies for project org.apache.spark:spark-launcher_2.11:jar:2.2.0: Failure to find org.apache.hadoop:hadoop-client:jar:2.6.0-cdh5.7.0 in https://repo1.maven.org/maven2 was cached in the local repository, resolution will not be reattempted until the update interval of central has elapsed or updates are forced -> [Help 1]

          这是因为默认的是apache的仓库，但是我们hadoop的版本写的是CDH，这时要将CDH的仓库配进来，打开spark目录下的pom.xml文件，将CDH的仓库配进去

          vi  /usr/local/spark-test/app/spark-2.2.0/pom.xml     添加如下   

               

                cloudera

                cloudera Repository

                https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos

               

这个下面就有要的jar包，没事可以看下   https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/org/apache/hadoop/hadoop-client/2.6.0-cdh5.7.0/

然后继续执行     ./dev/make-distribution.sh --name  2.6.0 -cdh5.7.0    --tgz   -Phadoop-2.6  -Dhadoop.version=2.6.0 -cdh5.7.0 -Phive -Phive-thriftserver  -Pyarn

等待编译完成

继续研读 make-distribution.sh这个脚本

if [ "$MAKE_TGZ" == "true" ]; then

TARDIR_NAME=spark-$VERSION-bin-$NAME #打包的文件名 spark-2.2.0-bin- 2.6.0 -cdh5.7.0                                                                                    

TARDIR="$SPARK_HOME/$TARDIR_NAME"     

rm -rf "$TARDIR"

cp -r "$DISTDIR" "$TARDIR"

tar czf "spark-$VERSION-bin-$NAME.tgz" -C "$SPARK_HOME" "$TARDIR_NAME"

rm -rf "$TARDIR"

fi

这个编译出来的文件，放在spark主目录下，且是

  spark-2.2.0-bin- 2.6.0 -cdh5.7.0.tgz   

将编译好的 spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz这个包进行解压，看到解压后的目录中有这些目录:

drwxr-xr-x 2 root root  4096 Aug 23 23:09 bin                                #存放客户端相关的脚本 

drwxr-xr-x 2 root root  4096 Aug 23 23:09 conf                                        #配置文件

drwxr-xr-x 5 root root  4096 Aug 23 23:09 data                                        #存放测试数据 

drwxr-xr-x 4 root root  4096 Aug 23 23:09 examples                              #spark自带的测试用例    想学好的同学，一定重点查看spark自带的测试代码

drwxr-xr-x 2 root root 16384 Aug 23 23:09 jars                                        #存放spark相应的jar包   最佳实践以后说

-rw-r--r-- 1 root root 17881 Aug 23 23:09 LICENSE

drwxr-xr-x 2 root root  4096 Aug 23 23:09 licenses

-rw-r--r-- 1 root root 24645 Aug 23 23:09 NOTICE

drwxr-xr-x 6 root root  4096 Aug 23 23:09 python                                   

-rw-r--r-- 1 root root  3809 Aug 23 23:09 README.md

-rw-r--r-- 1 root root   136 Aug 23 23:09 RELEASE

drwxr-xr-x 2 root root  4096 Aug 23 23:09 sbin                                        #存放服务端相关的脚本：启停集群等

drwxr-xr-x 2 root root  4096 Aug 23 23:09 yarn                                        #存放yarn相关的jar包，这是动态资源调度用到的