Spark -4：maven编译spark 源码

基于Maven的构建是Apache
Spark的参考构建。使用Maven构建Spark需要Maven 3.3.9或更高版本和Java 7。请注意，对于Java 7的支持已从Spark 2.0.0中弃用，可能会在Spark 2.2.0中删除。

设置Maven内存使用：
您需要通过MAVEN_OPTS配置Maven的内存使用量，官方推荐配置如下：

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512M"

当使用Java 7编译时，需要将附加选项“-XX：MaxPermSize = 512M”添加到MAVEN_OPTS，您不做如上设置，很可能会出现如下编译错误：

[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]

您可以通过如前所述设置MAVEN_OPTS变量来修复这些问题

注：1、如果您已配置MAVEN_OPTS，但仍然出现如上错误，可以尝试调整MAVEN_OPTS里的-XX:MaxPermSize来解决；

2、Java8或以上版本不需要做如上设置；
3、如果使用build/mvn编译，则不需要设置MAVEN_OPTS，mvn脚本已经帮我们设置该值；

build/mvn

Spark现在包含了一个自包含的Maven安装，以方便从位于build /目录下的源代码构建和部署Spark。此脚本将自动下载并在build /目录本地内部设置所有必需的构建需求（Maven，Scala和Zinc）。它尊重任何mvn二进制如果已经存在，将拉下自己的Scala和Zinc副本，而不管是否满足正确的版本要求。 build
/ mvn执行作为一个传递到mvn调用允许从以前的构建方法容易转换。例如，可以如下构建Spark的版本：

./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests clean package

其他构建示例可以在下面找到。

下载可以运行版本 http://spark.apache.org/downloads.html
Hadoop版本指定：

因为HDFS不是跨版本的协议兼容，如果你想从HDFS读取，你需要在你的环境中的特定HDFS版本上构建Spark。你可以通过hadoop.version属性来做到这一点。如果取消设置，Spark将默认针对Hadoop 2.2.0进行构建。注意，特定Hadoop版本需要某些构建配置文件：

Hadoop version	Profile required
2.2.x	hadoop-2.2
2.3.x	hadoop-2.3
2.4.x	hadoop-2.4
2.6.x	hadoop-2.6
2.7.x and later 2.x	hadoop-2.7

请注意，对于2.6之前的Hadoop版本的支持已从Spark 2.1.0中弃用，可能会在Spark 2.2.0中删除。您可以启用yarn.version配置文件，如果不同于hadoop.version，可以选择设置yarn.version属性。
Spark只支持YARN版本2.2.0和更高版本。

Spark仅支持YARN2.2.0及以上版本：

# Apache Hadoop 2.2.X
mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -DskipTests clean package

# Apache Hadoop 2.3.X
mvn -Pyarn -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -DskipTests clean package

# Apache Hadoop 2.4.X or 2.5.X
mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=VERSION -DskipTests clean package

Versions of Hadoop after 2.5.X may or may not work with the -Phadoop-2.4 profile (they were
released after this version of Spark).

# Different versions of HDFS and YARN.
mvn -Pyarn -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -Dyarn.version=2.2.0 -DskipTests clean package

支持Hive和JDBC
要为Spark SQL及其JDBC服务器和CLI启用Hive集成，请将-Phive和Phive-thriftserver配置文件添加到现有构建选项中。默认情况下Spark将使用Hive
1.2.1绑定进行构建

# Apache Hadoop 2.4.X with Hive 13 support
mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package

没有针对YARN的Hadoop依赖性的包装

默认情况下，由mvn package生成的汇编目录将包括所有Spark的依赖项，包括Hadoop及其一些生态系统项目。在YARN部署中，这会导致多个版本出现在执行程序类路径上：Spark程序集中打包的版本和每个节点上的版本，包含在yarn.application.classpath中。 hadoop提供的配置文件构建了程序集，不包括Hadoop生态系统项目，如ZooKeeper和Hadoop本身。

构建使用Mesos支持

./build/mvn -Pmesos -DskipTests clean package

构建scala支持

./dev/change-scala-version.sh 2.10
./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dscala-2.10 -DskipTests clean package

单独构建子模块



可以使用mvn -pl选项来构建Spark子模块。例如，您可以使用以下命令构建Spark Streaming模块：

./build/mvn -pl :spark-streaming_2.11 clean install

连续编译



我们使用scala-maven插件，它支持增量和连续编译。例如

./build/mvn scala:cc

应运行连续编译（即等待更改）。然而，这没有被广泛测试。注意几个问题：它只扫描路径src / main和src / test（参见docs），因此它只能在具有该结构的某些子模块中工作。您通常需要从项目根目录运行mvn install，以便在特定子模块中进行编译;这是因为依赖于其他子模块的子模块通过spark-parent模块这样做）。

因此，用于运行核心子模块的连续编译的全流程可能看起来更像：

$ ./build/mvn install
$ cd core
$ ../build/mvn scala:cc

原文：http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html