Spark源码编译
1. Spark1.3.0安装版本要求：
Spark 1.3.0 Java 6+ Python 2.6+ Scala 2.10.x2. 安装Maven至 /usr/local/maven-3.1.1 修改/etc/profile,添加: M2_HOME=/usr/local/maven-3.1.1 export M2_HOME export PATH="$PATH:$M2_HOME/bin" 最后 source /etc/profile
3. 添加用户 spark
$ useradd spark
$ passwd spark
4. 由于HDFS的版本兼容性并不好，在编译Spark时必须指定我们想访问的HDFS版本
$ ./build/mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -DskipTests clean package
如果想生成tgz包，spark-1.3.0里的make-distributions.sh用法和以往版本稍有区别(sh后面直接跟maven编译参数项)： $ ./make-distributions.sh -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -DskipTests
编译成功后我们可以在Spark源码根目录下看到新生成的spark-1.3.0-bin-2.3.0.tgz。
部署:
1. root权限安装 scala-2.10.4:
$ cd /usr/local/
$ tar -xzvf scala-2.10.5.tgz (提前下载scala tar包至此)
$ vim /etc/profile, 添加 如下两行：
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.4 export PATH=".:$PATH:$SCALA_HOME/bin" $ source /etc/profile
$ scala -version (检查是否安装成功)
2. spark权限在/home/spark/下解压缩 spark tgz包，，并进入解压后的spar安装目录。然后配置如下：
[spark@myPC1]# cat conf/slaves
myPC2
[spark@myPC1]# vi conf/spark-env.sh
[spark@myPC1]# cat conf/spark-env.sh
export SPARK_MASTER_IP=myPC1export SPARK_WORKER_CORES=1export SPARK_WORKER_INSTANCES=1export SPARK_MASTER_PORT=7077export SPARK_WORKER_MEMORY=1gexport MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}
3. 将该spark安装目录 scp 到另一台机器 myPC2的 /home/spark/目录下
4. 在 /etc/hosts下添加myPC1和myPC2的ip与计算机名的映射
5. 在spark master的spark安装目录下执行 ./sbin/start-all.sh
6. 访问:8080 查看Spark是否启动成功 (这里假设 myPC1的ip为 192.168.112.113)
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