1、下载下载地址:
http://spark.apache.org/downloads.html

选择下载源码

2、源码编译1)解压
tar -zxvf spark-1.4.1.tgz
2、编译
spark有三种编译方式

1.SBT编译
2.Maven编译
前提:1.JDK 2.Maven 3.Scala
mvn编译
mvn clean package \
-DskipTests -Phadoop-2.2 \
-Dhadoop.version=2.2.0 -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver
3.生成部署包
make-distribution编译
./make-distribution.sh -tgz \
-Phadoop-2.2 -Dhadoop.version=2.2.0 \
-Pyarn \
-Phive-0.13.1 -Phive-thriftserver

进入根目录下,采用make-distribution.sh进行编译。

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
cd spark-1.4.1
sudo ./make-distribution.sh --tgz --skip-java-test -Pyarn -Phadoop-2.2-Dhadoop.version=2.2.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package

如果中间有报错,请重新跑,多试几次,一般都能成功。

编译成功后,其安装文件在根目录下:
spark-1.4.1-bin-2.2.0.tgz

3、安装省略,和之前版本一样,就不写了。
4、报错问题集群启动时问题:
1)问题1 : worek节点不能启动

localhost:starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to/home/lib/spark-1.4.1/sbin/../logs/org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-is xxxx.out
localhost:failed to launch org.apache.spark.deploy.worker.Worker:
localhost:      at org.apache.spark.launcher.SparkClassCommandBuilder.buildCommand(SparkClassCommandBuilder.java:98)
localhost:      atorg.apache.spark.launcher.Main.main(Main.java:74)
localhost:full log in/home/lib/spark-1.4.1/sbin/../logs/org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-is xxxx.out
localhost:Connection to localhost closed.
原因是系统自带java问题
rpm -qa | grep java
gcc-java-4.4.7-4.el6.x86_64
java_cup-0.10k-5.el6.x86_64

java-1.5.0-gcj-1.5.0.0-29.1.el6.x86_64

卸载
rpm -e --nodeps java_cup-0.10k-5.el6.x86_64
rpm -e --nodepsjava-1.5.0-gcj-1.5.0.0-29.1.el6.x86_64

2)问题2 :JAVA_HOME is not set

localhost: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /home/lib/spark-1.4.1/sbin/../logs/spark-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-is xxxx.out
localhost: failed to launch org.apache.spark.deploy.worker.Worker:
localhost:   JAVA_HOME is not set
localhost: full log in /lib/spark-1.4.1/sbin/../logs/org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-isxxxx.out
localhost: Connection to localhost closed.

找到出错的shell文件,加入export JAVA_HOME=... 即可
spark-env.sh,加入export JAVA_HOME=... 即可

启动成功后的界面:

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