目前CDH支持的spark版本都是1.x, 如果想要使用spark 2x的版本, 只能编译spark源码生成支持CDH的版本。

一、准备工作


找一台Linux主机, 由于spark源码编译会下载很多的第三方类库包, 因此需要主机能够联网。

1、安装Java, 配置环境变量, 版本为JDK1.7或者以上

export JAVA_HOME=/usr/java/default
export JRE_HOME=/usr/java/default/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

2、安装Maven, 版本为3.3.9或者以上

export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.3.9
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

二、编译Spark的源码包

1、下载spark 2.1.0的源码包


 

2、增加cdh的repository

解压spark的源码包,编辑pom.xml文件, 在repositories节点 加入如下配置:
    <repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>
 
 

3、开始编译

./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.7.0 --tgz  -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0

在编译过程中, 可能会出现各种莫名其妙的原因导致中断, 只需要重新执行上面的编译命令即可, 第一编译可能需要几个小时,第一次编译成功后, 后面再编译就很快了。

编译成功后, 可以看到如下:
 

编译成功后, 可以看到生成了tar包:
 

三、测试


1、提交到yarn上面

 
需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR环境变量:
# export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
 
val file=spark.sparkContext.textFile("/tmp/appveyor.yml")
val wc = file.flatMap(line => line.split(",")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_ + _)
 

2、访问hive的表

需要将hive的hive-site.xml复制到spark的conf目录下面。
scala> spark.sql("select * from iot.tp").collect().foreach(println)
 

















1、Spark 2.1 源码编译支持CDH的更多相关文章

  1. dhcp源码编译支持4G上网卡

    1. tar xvzf dhcp-4.2.5-P1.tar.gz 2. ./configure --host=arm-linux ac_cv_file__dev_random=yes 3. vi bi ...

  2. Spark环境搭建(六)-----------sprk源码编译

    想要搭建自己的Hadoop和spark集群,尤其是在生产环境中,下载官网提供的安装包远远不够的,必须要自己源码编译spark才行. 环境准备: 1,Maven环境搭建,版本Apache Maven 3 ...

  3. 基于cdh5.10.x hadoop版本的apache源码编译安装spark

    参考文档:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/building-spark.html spark安装需要选择源码编译方式进行安装部署,cdh5.10.0提供默认的二进 ...

  4. Spark记录-源码编译spark2.2.0(结合Hive on Spark/Hive on MR2/Spark on Yarn)

    #spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark- ...

  5. Spark 2.1.1 源码编译

    Spark 2.1.1 源码编译 标签(空格分隔): Spark Spark 源码编译 环境准备与起因 由于线上Spark On Yarn Spark Streaming程序在消费kafka 写入HD ...

  6. Apache Spark源码走读之9 -- Spark源码编译

    欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本来源码编译没有什么可说的,对于java项目来说,只要会点maven或ant的简单命令,依葫芦画瓢,一下子就ok了.但到了Spark上面,事情似乎不这么简单 ...

  7. Spark源码编译

    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 ...

  8. spark源码编译记录

    spark在项目中已经用了一段时间了,趁现在空闲,下个源码编译在IDEA里面阅读下,特此记录过程. 前提已经安装maven和git 1.上官网下载源码的包: 2.然后解压到一个文件夹 3.编译,编译的 ...

  9. centos7.6环境zabbix3.2源码编译安装版升级到zabbix4.0长期支持版

    zabbix3.2源码编译安装版升级到zabbix4.0长期支持版 项目需求: .2版本不再支持,想升级成4.0的长期支持版 环境介绍: zabbix服务端是编译安装的,数据库和web在一台机器上 整 ...

随机推荐

  1. HTTP2.0的多路复用和HTTP1.X中的长连接复用区别

    HTTP/2 多路复用 (Multiplexing)    多路复用允许同时通过单一的 HTTP/2 连接发起多重的请求-响应消息 HTTP1.1 在HTTP/1.1协议中,浏览器客户端在同一时间,针 ...

  2. 一个接口多个实现类的Spring注入方式

    1. 首先, Interface1 接口有两个实现类 Interface1Impl1 和 Interface1Impl2 Interface1 接口: package com.example.serv ...

  3. 关于window.location.href 传中文参数 乱码问题

    传中文查询乱码问题 则需要对要传的参数进行二次编码 例如  window.location.href ="/xx.jsp?name="+name+""; 这样子 ...

  4. zookeeper的leader选举机制个人总结

    第一步:每个服务器都首先投自己,格式为<sid,zxid>: 第二步:然后将自己的投票以<sid,zxid>形式发送给其他服务器,这样每个服务器除了自己的投票,还有集群中除了自 ...

  5. Linux面试题总结

    1.简述Apache两种工作模式,以及它们之间的区别.答:(1)prefork MPM使用多个子进程,每个子进程只有一个线程来处理一个http请求,直到这个TCP连接被释放.root主进程在最初建立s ...

  6. nuget cli常用命令简介

    起因:使用nuget,但是部分同事用的mac,不能用vs的包管理器查看私有nuget库里面的包,所以,就总结了几个常用的 nuget cli 命令,方便全平台使用nuget 废话不多,直入主题 准备: ...

  7. ThreadPoolExecutor执行任务,异常日志缺失问题

    之前在使用自定义线程池异步执行耗时任务时,一直记着如果业务方法抛出异常没有捕获,那么是看不到日志框架输出的异常日志的,所以总是在业务方法中包裹一层try-catch捕获可能发生的异常.也未去深入为什么 ...

  8. 微服务时代之网关相关技术选型及部署(nacos+gateway)

    1.场景描述 因要用到微服务,关于注册中心这块,与同事在技术原型上做了讨论,初步定的方案是使用:阿里巴巴的nacos+springcloud gateway,下面表格是同事整理的注册中心对比,以前用的 ...

  9. CF-920C-Swap Adjacent Elements 贪心

    题意 给你一个1-n的排列. 并给你一个字符串——其中用0和1表示对应数列中的位置上的值可不可以和后面相邻的数交换. 判断该数列能否在限制中交换为不降序数列. 思路 由于刚学了树状数组,一开始以为是用 ...

  10. luogu -P1095 守望者的逃离 - 分别DP

    P1095 守望者的逃离: https://www.luogu.org/problemnew/show/P1095 题意: 有一个人要在S长度的直线上跑过去,初始有M的魔法值,用10点魔法值可以在一秒 ...