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
作者： Michael__PK
链接：http://www.imooc.com/article/18419
来源：慕课网
作者： Michael__PK
链接：http://www.imooc.com/article/18419
来源：慕课网
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安装包下载地址：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
2.2 Maven3.3.9的安装
2.2.1 下载
Maven3.3.9安装包下载地址：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
下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
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：
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。
原文链接：https://www.f2er.com/centos/377174.html