Spark可以通過SBT和Maven兩種方式進行編譯，再通過make-distribution.sh腳本生成部署包。SBT編譯需要安裝git工具，而Maven安裝則需要maven工具，兩種方式均需要在聯網下進行，通過比較發現SBT編譯速度較慢（原因有可能是1、時間不一樣，SBT是白天編譯，Maven是深夜進行的，擷取依賴包速度不同 2、maven下載下傳大檔案是多線程進行，而SBT是單程序），Maven編譯成功前後花了3、4個小時。
1. 從如下位址下載下傳git安裝包
http://www.onlinedown.net/softdown/169333_2.htm
https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/
如果linux是CentOS作業系統可以通過：yum install git直接進行安裝
由于從https擷取内容，需要安裝curl-devel，可以從如下位址擷取
http://rpmfind.net/linux/rpm2html/search.php?query=curl-devel
如果linux是CentOS作業系統可以通過：yum install curl-devel直接進行安裝
2. 上傳git并解壓縮
把git-1.7.6.tar.gz安裝包上傳到/home/hadoop/upload目錄中，解壓縮然後放到/app目錄下
$cd /home/hadoop/upload/
$tar -xzf git-1.7.6.tar.gz
$mv git-1.7.6 /app
$ll /app
3. 編譯安裝git
以root使用者進行在git所在路徑編譯安裝git
#yum install curl-devel
#cd /app/git-1.7.6
#./configure
#make
#make install
4. 把git加入到PATH路徑中
打開/etc/profile把git所在路徑加入到PATH參數中
export GIT_HOME=/app/git-1.7.6
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$GIT_HOME/bin
重新登入或者使用source /etc/profile使參數生效，然後使用git指令檢視配置是否正确
1. 可以從如下位址下載下傳到spark源代碼：
http://spark.apache.org/downloads.html
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0.tgz
git clone https://github.com/apache/spark.git
把下載下傳好的spark-1.1.0.tgz源代碼包使用1.1.3.1介紹的工具上傳到/home/hadoop/upload 目錄下
2. 在主節點上解壓縮
$tar -xzf spark-1.1.0.tgz
3. 把spark-1.1.0改名并移動到/app/complied目錄下
$mv spark-1.1.0 /app/complied/spark-1.1.0-sbt
$ls /app/complied
編譯spark源代碼的時候，需要從網上下載下傳依賴包，是以整個編譯過程機器必須保證在聯網狀态。編譯執行如下腳本：
$cd /app/complied/spark-1.1.0-sbt
$sbt/sbt assembly -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive
整個編譯過程編譯了約十幾個任務，重新編譯N次，需要幾個甚至十幾個小時才能編譯完成（主要看下載下傳依賴包的速度）。
在編譯前最好安裝3.0以上版本的Maven，在/etc/profile配置檔案中加入如下設定：
export MAVEN_HOME=/app/apache-maven-3.0.5
$mv spark-1.1.0 /app/complied/spark-1.1.0-mvn
$cd /app/complied/spark-1.1.0-mvn
$export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
$mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive -DskipTests clean package
整個編譯過程編譯了約24個任務，整個過程耗時1小時45分鐘。
在Spark源碼根目錄下有一個生成部署包的腳本make-distribution.sh，可以通過執行如下指令進行打包 ./make-distribution.sh [--name] [--tgz] [--with-tachyon] <maven build options>
l --name NAME和--tgz 結合可以生成spark-$VERSION-bin-$NAME.tgz 的部署包，不加此參數時NAME 為hadoop 的版本号
l --tgz在根目錄下生成 spark-$VERSION-bin.tgz ，不加此參數時不生成tgz 檔案，隻生成/dist 目錄
l --with-tachyon 是否支援記憶體檔案系統Tachyon ，不加此參數時不支援tachyon
例子：
1. 生成支援yarn 、hadoop2.2.0 、hive 的部署包：
./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Phive
2. 生成支援yarn 、hadoop2.2.0 、hive 、ganglia 的部署包：
./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -P hive
使用如下指令生成Spark部署包，由于該腳本預設在JDK1.6進行，在開始時會進行詢問是否繼續，隻要選擇Y即可
$cd /app/complied/spark-1.1.0-mvn/
$./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -P hive
生成Spark部署包編譯了約24個任務，用時大概1小時38分鐘。
生成在部署包位于根目錄下，檔案名類似于spark-1.1.0-bin-2.2.0.tgz。
1.我們使用上一步驟編譯好的spark-1.1.0-bin-2.2.0.tgz檔案作為安裝包（也可以從網上下載下傳native檔案夾或者打包好的64位hadoop安裝包），使用"Spark編譯與部署（上）"中1. 3.1介紹的工具上傳到/home/hadoop/upload 目錄下
$tar -xzf spark-1.1.0-bin-2.2.0.tgz
3. 把spark改名并移動到/app/hadoop目錄下
$mv spark-1.1.0-bin-2.2.0 /app/hadoop/spark-1.1.0
$ll /app/hadoop
1. 打開配置檔案/etc/profile
$sudo vi /etc/profile
2. 定義SPARK_HOME并把spark路徑加入到PATH參數中
SPARK_HOME=/app/hadoop/spark-1.1.0
PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
1. 打開配置檔案conf/slaves
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/conf
$sudo vi slaves
2. 加入slave配置節點
hadoop1
hadoop2
hadoop3
1. 打開配置檔案conf/spark-env.sh
$cp spark-env.sh.template spark-env.sh
$sudo vi spark-env.sh
2. 加入Spark環境配置内容，設定hadoop1為Master節點
export SPARK_MASTER_IP=hadoop1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=512M
1. 進入hadoop1機器/app/hadoop目錄，使用如下指令把spark檔案夾複制到hadoop2和hadoop3機器
$cd /app/hadoop
$scp -r spark-1.1.0 hadoop@hadoop2:/app/hadoop/
$scp -r spark-1.1.0 hadoop@hadoop3:/app/hadoop/
2. 在從節點檢視是否複制成功
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin
$./start-all.sh
此時在hadoop1上面運作的程序有：Worker和Master
此時在hadoop2和hadoop3上面運作的程序有隻有Worker
通過 netstat -nlt 指令檢視hadoop1節點網絡情況
在浏覽器中輸入 http://hadoop1:8080（需要注意的是要在網絡設定中把hadoop*除外，否則會到外網DNS解析，出現無法通路的情況） 既可以進入Spark叢集狀态頁面
進入hadoop1節點，進入spark的bin目錄，使用spark-shell連接配接叢集
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/bin
$spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 500m
在指令中隻指定了記憶體大小并沒有指定核數，是以該用戶端将占用該叢集所有核并在每個節點配置設定500M記憶體
這裡我們測試一下在Hadoop中大家都知道的WordCout程式，在MapReduce實作WordCout需要Map、Reduce和Job三個部分，而在Spark中甚至一行就能夠搞定。下面就看一下是如何實作的：
$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin
$./start-dfs.sh
通過jps觀察啟動情況，在hadoop1上面運作的程序有：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
hadoop2和hadoop3上面運作的程序有：NameNode和DataNode
把hadoop配置檔案core-site.xml檔案作為測試檔案上傳到HDFS中
$hadoop fs -mkdir -p /user/hadoop/testdata
$hadoop fs -put /app/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml /user/hadoop/testdata
在spark用戶端（這裡在hadoop1節點)，使用spark-shell連接配接叢集
$./spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 512m --driver-memory 500m
下面就是WordCount的執行腳本，該腳本是scala編寫，以下為一行實作：
scala>sc.textFile("hdfs://hadoop1:9000/user/hadoop/testdata/core-site.xml").flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1)).take(10)
為了更好看到實作過程，下面将逐行進行實作：
scala>val rdd=sc.textFile("hdfs://hadoop1:9000/user/hadoop/testdata/core-site.xml")
scala>rdd.cache()
scala>val wordcount=rdd.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
scala>wordcount.take(10)
scala>val wordsort=wordcount.map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))
scala>wordsort.take(10)
詞頻統計結果如下：
Array[(String, Int)] = Array(("",100), (the,7), (</property>,6), (<property>,6), (under,3), (in,3), (License,3), (this,2), (-->,2), (file.,2))
通過http://hadoop1:8080檢視Spark運作情況，可以看到Spark為3個節點，每個節點各為1個核心/512M記憶體，用戶端配置設定3個核，每個核有512M記憶體。
通過點選用戶端運作任務ID，可以看到該任務在hadoop2和hadoop3節點上運作，在hadoop1上并沒有運作，主要是由于hadoop1為NameNode和Spark用戶端造成記憶體占用過大造成
從Spark1.0.0開始，Spark提供了一個易用的應用程式部署工具bin/spark-submit，可以完成Spark應用程式在local、Standalone、YARN、Mesos上的快捷部署。該工具文法及參數說明如下：
Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]
Options:
--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE driver運作之處，client運作在本機，cluster運作在叢集
--class CLASS_NAME 應用程式包的要運作的class
--name NAME 應用程式名稱
--jars JARS 用逗号隔開的driver本地jar包清單以及executor類路徑
--py-files PY_FILES 用逗号隔開的放置在Python應用程式
PYTHONPATH上的.zip, .egg, .py檔案清單
--files FILES 用逗号隔開的要放置在每個executor工作目錄的檔案清單
--properties-file FILE 設定應用程式屬性的檔案放置位置，預設是conf/spark-defaults.conf
--driver-memory MEM driver記憶體大小，預設512M
--driver-java-options driver的java選項
--driver-library-path driver的庫路徑Extra library path entries to pass to the driver
--driver-class-path driver的類路徑，用--jars 添加的jar包會自動包含在類路徑裡
--executor-memory MEM executor記憶體大小，預設1G
Spark standalone with cluster deploy mode only:
--driver-cores NUM driver使用核心數，預設為1
--supervise 如果設定了該參數，driver失敗是會重新開機
Spark standalone and Mesos only:
--total-executor-cores NUM executor使用的總核數
YARN-only:
--executor-cores NUM 每個executor使用的核心數，預設為1
--queue QUEUE_NAME 送出應用程式給哪個YARN的隊列，預設是default隊列
--num-executors NUM 啟動的executor數量，預設是2個
--archives ARCHIVES 被每個executor提取到工作目錄的檔案清單，用逗号隔開
該腳本為Spark自帶例子，在該例子中個計算了圓周率π的值，以下為執行腳本：
$./spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi --executor-memory 512m ../lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.2.0.jar 200
參數說明（詳細可以參考上面的參數說明）：
l --master Master所在位址，可以有Mesos、Spark、YARN和Local四種，在這裡為Spark Standalone叢集，位址為spark://hadoop1:7077
l --class應用程式調用的類名，這裡為org.apache.spark.examples.SparkPi
l --executor-memory 每個executor所配置設定的記憶體大小，這裡為512M
l 執行jar包 這裡是../lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.2.0.jar
l 分片數目 這裡數目為200
通過觀察Spark叢集有3個Worker節點和正在運作的1個應用程式，每個Worker節點為1核心/512M記憶體。由于沒有指定應用程式所占核心數目，則該應用程式占用該叢集所有3個核心，并且每個節點配置設定512M記憶體。
根據每個節點負載情況，每個節點運作executor并不相同，其中hadoop1的executor數目為0。而hadoop3執行executor數為10個，其中5個EXITED狀态，5個KILLED狀态。
該腳本為Spark自帶例子，在該例子中個計算了圓周率π的值，差別腳本1這裡指定了每個executor核心資料，以下為執行腳本：
$./spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi --executor-memory 512m --total-executor-cores 2 ../lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.2.0.jar 200
l --total-executor-cores 2 每個executor配置設定的核心數
通過觀察Spark叢集有3個Worker節點和正在運作的1個應用程式，每個Worker節點為1核心/512M記憶體。由于指定應用程式所占核心數目為2，則該應用程式使用該叢集所有2個核心。
作者：石山園 出處：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/
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