基于CentOS6.4环境编译Spark-2.1.0源码

基于CentOS6.4环境编译Spark-2.1.0源码

1 写在前面的话

有些小伙伴可能会问：Spark官网不是已经提供了Spark针对不同版本的安装包了吗，我们为什么还需要对Spark源码进行编译呢？针对这个问题我们到Spark官网: spark.apache.org来看下，如下图所示:

Spark官网的确是提供了一些Hadoop版本的Spark安装包，但是提供的这些是否能够满足我们的要求呢？答案肯定是否定的，根据本人近几年做Spark的开发经验，列出如下几点

在生产环境中Hadoop的选型，很大部分都是CDH或者HDP系列的，那么官方提供的这几个Hadoop系列是否能够生产的需求？

在开发过程中，我们经常会遇到需要对Spark的源码进行修改，那么修改后的代码如何集成到Spark安装包中去呢？

针对如上列出的两点的个人觉得比较好的最佳实践：

根据生产上运行的Hadoop版本编译出Spark的安装包

修改Spark源码之后，重新编译Spark

所以：个人觉得如果想更好的学习和使用Spark，那么第一步就是要会根据Spark源码编译出安装包。

2 前置准备

根据Spark官方文档编译模块的介绍（http://spark.apache.org/docs/2.1.0/building-spark.html）的介绍：

The Maven-based build is the build of reference for Apache Spark. Building Spark using Maven requires Maven 3.3.9 or newer and Java 7+. Note that support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0 and may be removed in Spark 2.2.0.”

我们得知：

Java需要7+版本，而且在Spark2.0.0之后Java 7已经被标识成deprecated了，但是不影响使用，但是在Spark2.2.0版本之后Java 7的支持将会被移除；

Maven需要3.3.9+版本

2.1 Java7的安装

2.1.1 下载

Java SE安装包-：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261.html

本文章我们使用的JDK版本是：jdk1.7.0_51

2.1.2 安装

我们所有的软件都安装在hadoop用户的根目录的app文件夹下

//解压

tar -zxvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz -C ~/app

//将JDK目录添加到系统环境变量(~/.bash_profile)中

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

//让配置文件生效

source ~/.bash_profile

//执行java，查看java版本

java -version

//如果安装成功后，则有如下信息的输出

java version "1.7.0_51"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_51-b13)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.51-b03, mixed mode)

2.2 Maven3.3.9的安装

2.2.1 下载

Maven3.3.9安装包-：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//maven/maven-3/3.3.9/binaries/

2.2.2 安装

// 解压

tar -zxvf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C ~/app/

//将JDK目录添加到系统环境变量(~/.bash_profile)中

export MAVEN_HOME=/home/hadoop/app/apache-maven-3.3.9

export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

//让配置文件生效

source ~/.bash_profile

//执行mvn，查看版本

mvn -v

//如果安装成功后，则有如下信息的输出

Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-10T08:41:47-08:00)

Maven home: /home/hadoop/app/apache-maven-3.3.9

Java version: 1.7.0_51, vendor: Oracle Corporation

Java home: /home/hadoop/app/jdk1.7.0_51/jre

Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8

OS name: "linux", version: "2.6.32-358.el6.x86_64", arch: "amd64", family: "unix"

2.3 Spark-2.1.0源码下载

-：http://spark.apache.org/downloads.html

下载完成后解压即可，解压后的目录结构如下图所示

3 Spark源码编译

查看官方文档编译源码部分：http://spark.apache.org/docs/2.1.0/building-spark.html#building-a-runnable-distribution

我们可以使用Spark源码目录中的dev下的make-distribution.sh脚本，官方提供的编译命令如下：

./dev/make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Psparkr -Phadoop-2.4 -Phive -Phive-thriftserver -Pmesos -Pyarn

参数说明：

--name：指定编译完成后Spark安装包的名字

--tgz：以tgz的方式进行压缩

-Psparkr：编译出来的Spark支持R语言

-Phadoop-2.4：以hadoop-2.4的profile进行编译，具体的profile可以看出源码根目录中的pom.xml中查看

-Phive和-Phive-thriftserver：编译出来的Spark支持对Hive的操作

-Pmesos：编译出来的Spark支持运行在Mesos上

-Pyarn：编译出来的Spark支持运行在YARN上

那么我们可以根据具体的条件来编译Spark，比如我们使用的Hadoop版本是2.6.0-cdh5.7.0，并且我们需要将Spark运行在YARN上、支持对Hive的操作，那么我们的Spark源码编译脚本就是：

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

编译成功后，在Spark源码的根目录中就spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz包，那么我们就可以使用编译出来的这个安装包来进行Spark的安装了。

有小伙伴可能会问，为什么编译出来的安装包的名称是spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz呢？我们可以带着这个疑惑，查看make-distribution.sh的源码，在该脚本的最后部分，有如下代码：

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

TARDIR_NAME=spark-$VERSION-bin-$NAME

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

该VERSION就是我们Spark的版本即2.1.0，NAME就是我们在编译时指定的2.6.0-cdh5.7.0，所以根据该脚本最终输出的Spark安装包的全称为: spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz。通过该代码的查看希望大家能明白一个问题：源码面前，了无秘密。

注意：在编译过程中会出现下载某个依赖包的时间太久，这是由于网络问题，可以执行ctrl+c停止编译命令，然后重新运行编译命令，在编译过程中多试几次即可。有条件的小伙伴，建议开着VPN然后再进行编译，整个编译过程会顺畅很多。

CentOS Hadoop spark

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