《Spark大数据分析实战》——2.3节Spark编译-低调大师

《Spark大数据分析实战》——2.3节Spark编译

2017-05-01 586

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章，第2.3节Spark编译，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

2.3　Spark编译
用户可以通过Spark的默认构建工具SBT进行源码的编译和打包。当用户需要对源码进行二次开发时，则需要对源码进行增量编译，通过下面的方式读者可以实现编译和增量编译。
（1）克隆Spark源码
可通过克隆的方式克隆Spark源码，如图2-9所示。

git clone https:// github.com/apache/spark

730c8df0f58f32ff5ae42e06dd4bc70917f0e651

这样将会从github将Spark源码下载到本地，建立本地的仓库。
（2）编译Spark源码
在Spark项目的根目录内执行编译和打包命令（如图2-10所示）。
sbt/sbt assembly
执行过程中会解析依赖和下载需要的依赖jar包。

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2017-05-02

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《Spark大数据分析实战》——2.4节配置Spark源码阅读环境

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章，第2.4节配置Spark源码阅读环境，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.4　配置Spark源码阅读环境由于Spark使用SBT作为项目管理构建工具，SBT的配置文件中配置了依赖的jar包网络路径，在编译或者生成指定类型项目时需要从网络下载jar包。需要用户预先安装git。在Linux操作系统或者Windows操作系统上（用户可以下载Git Shell，在Git Shell中进行命令行操作）通过“sbt/sbt gen-idea”命令，生成Intellij项目文件，然后在Intellij IDE中直接通过“Open Project”打开项目。克隆Spark源码： git clone https:// github.com/apach

2017-05-02

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