软件版本：
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jdk：1.8
maven：3.61 http://maven.apache.org/download.cgi
spark：2.42 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.2/
hadoop版本：hadoop-2.6.0-cdh6.7.0（spark编译支持的hadoop版本，不需要安装）
配置maven：
#配置环境变量 [root@hadoop004 soft]# cat /etc/profile.d/maven.sh MAVEN_HOME=/usr/local/maven export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH #确认maven版本 [root@hadoop004 maven]# mvn --version Apache Maven 3.6.1 (d66c9c0b3152b2e69ee9bac180bb8fcc8e6af555; 2019-04-05T03:00:29+08:00) Maven home: /usr/local/maven Java version: 1.8.0_111, vendor: Oracle Corporation, runtime: /usr/java/jdk1.8.0_111/jre Default locale: en_US, platform encoding: UTF-8 OS name: "linux", version: "3.10.0-862.3.2.el7.x86_64", arch: "amd64", family: "unix" #配置mvn的本地存放地址：settings.xml文件/usr/local/maven/repo #配置mvn下载源为阿里云的maven仓库，加速下载alimaven aliyun maven http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/ central
配置Spark:
tar xf spark-2.4.2.tgz cd spark-2.4.2.tgz #修改pom.xml文件，添加clouder仓库cloudera https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/
执行编译命令：
#在spark目录下执行 ./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh6.7.0 --tgz -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh6.7.0 注：本次编译时长大约为35分钟，中间无任何报错； 注：默认使用的scala版本为最新的，如果要指定scala版本，通过以下方式修改 比如把scala版本改为 2.10 ./dev/change-scala-version.sh 2.10
参数说明：
--name：生成压缩包的后缀名字；前缀默认为spark版本的名字，本例为：spark-2.4.2-bin
--tgz：采用压缩格式为tar，压缩的后缀名为.tgz
-Pyarn：表示spark需要运行在yarn上面
-Phadoop-2.6：表示spark使用hadoop的profile的id
-Dhadoop.version=2.6.0-cdh6.7.0：表示spark使用hadoop的版本；如果不指定，默认使用的是2.2.0的hadoop
-Phive -Phive-thriftserver：表示支持hive
其它参数：
-DskipTests：跳过测试
生成的文件：
在spark目录下：spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh6.7.0.tgz
使用编译后的spark部署：
tar xf spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh6.7.0.tgz
ln -s spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh6.7.0 spark
#配置spark的环境变量
[hadoop@hadoop001 ~]$ vim .bash_profile
export SPARK_HOME=/home/hadoop/app/spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh6.7.0
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
[hadoop@hadoop001 ~]$ source .bash_profile
#运行spark测试
[hadoop@hadoop001 ~]$ spark-shell
19/04/29 10:51:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://hadoop001:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1556506274719).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
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/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.2
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Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_111)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>