bigdata_spark_源码修改_本地环境搭建_eclise

Eclipse 下开发调试环境的配置

该小节中使用的各项工具分别为：mac (Windows 7)+Eclipse Java EE 4.4.2+Scala 2.10.4+Sbt 0.13.8+Maven3.3.3，测试的 Spark 版本为 1.4.0。

1.配置 IDE：

选择菜单项 Help->Install new software，添加站点 http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site，选择安装 Scala IDE for Eclipse 以及 Scala IDE Plugins。

对于标准版 Eclipse，还需要安装单独的 Maven 插件。

出于配置简便考虑，也可以使用 Scala 官方提供的已将所有依赖打包好的 Scala IDE。

特别的，由于项目本身存在一些错误，请先暂时关闭 Project->Build Automatically 的功能以节省时间。

2.下载 Spark 源代码：

创建空目录，执行如下语句：git clone https://github.com/apache/spark.git

除了使用 git 指令之外，也可以从 Spark 的 Github 页面下载打包好的源代码。

3.将源码转化为 Eclipse 项目：

进入源代码根目录，执行如下语句：sbt eclipse。Sbt 执行期间会下载 Spark 所需要的所有 jar 包，因此该步骤会花费很长的时间。其中有一些 jar 包需要使用网络代理等方法才能下载。

如果sbt不存在 ，brew install sbt

4.导入项目至 Eclipse：

选择菜单项 File->Import，并选择 General->Existing Projects into Workspace，项目的根路径选择源代码的根路径，导入所有项目（共有 25 个）。

5.修改 Scala 版本：

进入 Preference->Scala->Installations，添加机器上安装的 Scala 2.10.4（选择 lib 目录）。由于该版本 Spark（1.4.0）是在 Scala 2.10.4 的环境下编写的，需要在 Eclipse 中修改项目使用的 Scala 版本。方法为：全选项目，右键选择 Scala->Set the Scala Installation 并选择相应的 Scala 版本。

6.为 old-deps 项目添加 Scala Library：

右键选择 old-deps 项目，选择 Scala->Add Scala Library to Build Path。

7.Maven install 以生成 spark-streaming-flume-sink 所需要的类：

首先将源代码根目录中的 scalastyle-config.xml 文件复制到 spark-streaming-flume-sink 项目根目录中，而后在 Eclipse 中打开该项目，右键选择 pom.xml 文件，选择 Run as->Maven install。

8.修改 spark-sql 与 spark-hive 的包错误：

由于源代码的包设置有错误，为此需要将类文件移至正确的包中

对于 spark-sql 项目，分别选择 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql 以及 test.org.apache.spark.sql.sources 包中的所有类，右键选择 Refactor->Move，移动至 org.apache.spark.sql 以及 org.apache.spark.sql.sources 包。

对于 spark-hive 项目，分别选择 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql.hive 以及 test.org.apache.spark.sql.hive.execution 包中的所有类，移动至 org.apache.spark.sql.hive 以及 org.apache.spark.sql.hive.execution 包。

9.编译所有项目：

打开 Project->Build Automatically 功能，等待所有项目编译成功。

10.检查是否安装成功：

将 core 项目中的 src->main->resources->org 文件夹拷贝到 examples 项目中的 target->scala-2.10->classes 中。而后执行 examples 项目中的 org.apache.spark.examples.SparkPi 程序，并设置其 jvm 参数为-Dspark.master=local