对于2.20版本可能会出现以下问题: spark\sql\hive-thriftserver\src\main\java\org\apache\hive\service\cli\thrift\ThriftCLIService.java Error:(52, 75) not found: value TCLIService public abstract class ThriftCLIService extends AbstractService implements TCLIService.If

编译spark源码及塔建源码阅读环境 (一),编译spark源码 1,更换maven的下载镜像: <mirrors> <!-- 阿里云仓库 --> <mirror> <id>alimaven</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/cont

spark 源码编译 scala 版本2.11.4 os:ubuntu 14.04 64位 memery 3G spark :1.1.0 下载源码后解压 1 准备环境,安装jdk和scala,具体参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html 2 编译 其实spark 官网上说得挺详细的,但是使用官网介绍的方法,在下载依赖包时,被天朝墙了,导致总是下载不成功.幸好还有一个maven的编译方法,下面网址是spark官网介绍如何使用maven编译s

Spark编译有两种处理方式,第一种是通过SBT,第二种是通过Maven.作过Java工作的一般对于Maven工具会比较熟悉,这边也是选用Maven的方式来处理Spark源码编译工作. 在开始编译工作前应当在自己的系统中配置Maven环境 参考Linux上安装Maven方案: http://www.runoob.com/maven/maven-setup.html 编译的对象也有两种选择,第一个是下载的Apache Spark版本,这种情况不用对Maven的默认配置进行修改即可直接编译成功:第二

1. 环境准备 JDK1.8 Scala2.11.8 Maven 3.3+ IDEA with scala plugin 2. 下载spark源码 下载地址 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0.tgz 将下载好的spark源码解压到c:\workspace 3. Idea 导入spark-2.0.0源码工程 一路next下去,最后点击finish. 最后,进行项目的编译 4. 可能遇到的问题 4.1 not

前些天用maven编译打包spark,搞得焦头烂额的,各种错误,层出不穷,想想也是醉了,于是乎,换种方式,使用sbt编译,看看人品如何! 首先,从官网spark官网下载spark源码包,解压出来.我这边使用的是1.4.0版本. 然后,我们需要把sbt配置好,配置很简单,无非就是SBT_HOME什么的,大家可以参考官网给出的安装配置手册. 在window的命令行模式下进入刚刚解压的spark源码目录下,我们根据官网提示的命令输入: sbt -Pyarn -Phadoop-2.3 assembly

1. 官网下载源码 source code,地址: http://spark.apache.org/downloads.html 2. 使用maven编译: 注意在编译之前,需要设置java堆大小以及永久代大小,避免mvn出现内存溢出的情况. windows下设置:%MAVEN_HOME%\bin\mvn.cmd,将其中的 @REM set MAVEN_OPTS=-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=80

一.下载源码包 1. 下载地址有官网和github: http://spark.apache.org/downloads.html https://github.com/apache/spark Linux服务器上直接下载:wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0.tgz 2. 解压源码 二.解压环境 需要maven.jdk.git.scala.hadoop环境,并配置环境变量. 二.使用Maven编译S

Spark版本:Spark-2.1.0 Hadoop版本:hadooop-2.6.0-cdh5.7.0 官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html 一.环境配置 安装并配置好JDK 安装并配置好MAVEN 安装并配置好SCALA 注意:jdk要8以上,maven要3.3.9版本以上 二.在spark源码中的pom.xml中添加cdh仓库源 <repository> <id>cloudera-release

由于实际环境较为复杂,从Spark官方下载二进制安装包可能不具有相关功能或不支持指定的软件版本,这就需要我们根据实际情况编译Spark源代码,生成所需要的部署包. Spark可以通过Maven和SBT两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包 Maven方式编译需要Maven工具,而SBT方式编译需要安装Git工具,两种方式均需要在联网下下载依赖包.

说在前面的话   重新试多几次.编译过程中会出现下载某个包的时间太久,这是由于连接网站的过程中会出现假死,按ctrl+c,重新运行编译命令. 如果出现缺少了某个文件的情况,则要先清理maven(使用命令 mvn clean) 再重新编译.  Spark源码编译的3大方式 1.Maven编译 2.SBT编译  (暂时没) 3.打包编译make-distribution.sh 前言 Spark可以通过SBT和Maven两种方式进行编译,再通过make-distribution.sh脚本生成部署包.

不多说,直接上干货! 说在前面的话   重新试多几次.编译过程中会出现下载某个包的时间太久,这是由于连接网站的过程中会出现假死,按ctrl+c,重新运行编译命令.  如果出现缺少了某个文件的情况,则要先清理maven(使用命令 mvn clean) 再重新编译.  Spark源码编译的3大方式 1.Maven编译 2.SBT编译  (暂时没) 3.打包编译make-distribution.sh 注意的是,spark1.6.X 需要搭配1.7.x的jdk和maven3.3.3版本    spar

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 上篇博文讲述了如何通过修改源码来查看调用堆栈,尽管也很实用,但每修改一次都需要编译,花费的时间不少,效率不高,而且属于侵入性的修改,不优雅.本篇讲述如何使用intellij idea来跟踪调试spark源码. 前提 本文假设开发环境是在Linux平台,并且已经安装下列软件,我个人使用的是arch linux. jdk scala sbt intellij-idea-community-edition 安装scala插件 为idea安装scala插件,具

本文旨在帮助那些想要对Spark有更深入了解的工程师们,了解Spark源码的概况,搭建Spark源码阅读环境,编译.调试Spark源码,为将来更深入地学习打下基础. 一.项目结构 在大型项目中,往往涉及非常多的功能模块,此时借助于Maven进行项目.子项目(模块)的管理,能够节省很多开发和沟通成本.整个Spark项目就是一个大的Maven项目,包含着多个子项目.无论是Spark父项目还是子项目,本身都可以作为独立的Maven项目来管理.core是Spark最为核心的功能模块,提供了RPC框架.度

1.参考. 利用IDEA工具编译Spark源码(1.60~2.20) https://blog.csdn.net/He11o_Liu/article/details/78739699 Maven编译打包spark(2.1.0)源码及出现问题的解决方案(win7+Intellij IDEA) https://blog.csdn.net/u011464774/article/details/76704785 通过maven将spark源码导入ideahttps://blog.csdn.net/pcn

0.环境: java 1.8 scala 2.11.8 maven 3.5.0 idea 2017 spark 2.2.0 1完成以下配置 java环境变量 scala环境变量 maven setting配置文件jar包存放路径 idea下载scala plugins语言插件 idea配置maven setting及jar包存放路径 spark git :https://github.com/apache/spark.git 2编译spark源码 进入目录$spark_home 配置maven内

(1)下载Spark源码 到官方网站下载:Openfire.Spark.Smack,其中Spark只能使用SVN下载,源码的文件夹分别对应Openfire.Spark和Smack. 直接下载Openfire.Smack源代码  下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/source.jsp 利用SVN方式下载Spark源代码  1.为Eclipse安装Subversive插件     A 启动Eclipse     B 依次点击Help->Inst

1. 准备工作 首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+,并且安装了 Scala.之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后,首先安装(第一次打开会推荐你安装)Scala 插件,相关方法就不多说了.至此,你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala.我的系统环境如下: 1. Mac OS X(10.10.4) 2.JDK 1.7.79 3.Scala 2.10.4 4. IntelliJ IDEA 14 另外,最后还是建议大家开始先使用 pre-built 的 Spark,对 Spark

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3822995.html spark源码编译步骤如下: cd /home/hdpusr/workspace git clone git://github.com/apache/spark.git cd spark git checkout -b spark-1.0 v1.0.0 export  SCALA_HOME=/usr/local(随便填个路径进行) export MAVEN_OPTS="-Xmx2

在这里我们不需要搭建独立的Spark集群,利用Yarn Client调用Hadoop集群的计算资源. Spark源码编译生成配置包: 解压源码,在根去根目录下执行以下命令(sbt编译我没尝试) ./make-distribution.sh --hadoop 2.4.0 --with-yarn --tgz --with-hive 几个重要参数 --hadoop :指定Hadoop版本 --with-yarn yarn支持是必须的 --with-hive 读取hive数据也是必须的,反正我很讨厌Sh