写在前面的话,最近发现有很多网站转载我博客的文章,这个我都不介意的,但是这些网站转载我博客都将文章的出处去掉了,直接变成自己的文章了!!我强烈谴责他们,鄙视那些转载文章去掉出处的人!所以为了防止这些,我以后发表文章的时候,将会在文章里面加入一些回复之后才可见的内容!!请大家不要介意,本博客Hadoop相关的文章都是原创,每篇文章都花了很长时间编写,这些都是无偿的,所以转载本文章请标明出处:
本篇博客地址:《用Maven编译Spark 1.0.0源码以错误解决》: https://www.iteblog.com/archives/1038.html
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目前Spark已经更新到1.0.0了,在本博客的《Spark 1.0.0于5月30日正式发布》中已经介绍了Spark 1.0.0的一些新特性。我们可以看到Spark 1.0.0带来了许多很不错的感受。本篇文章来介绍如何用Maven编译Spark 1.0.0源码。步骤主要如下:
一、先去Spark官网下载好源码。
# wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0.tgz # tar -zxf spark-1.0.0.tgz
二、设置MAVEN_OPTS参数
在编译Spark的时候Maven需要很多内存,否则会出现类似下面的错误信息:
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at org.apache.maven.cli.MavenCli.execute(MavenCli.java:545) at org.apache.maven.cli.MavenCli.doMain(MavenCli.java:196) at org.apache.maven.cli.MavenCli.main(MavenCli.java:141) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597) at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.launchEnhanced(Launcher.java:290) at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.launch(Launcher.java:230) at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.mainWithExitCode(Launcher.java:409) at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.main(Launcher.java:352)
解决方法是:
export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
三、 Cannot run program "javac": java.io.IOException:
如果编译的过程出现以下错误,请设置一下Java path。
[ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.1.6: compile (scala-compile-first) on project spark-core_2.10: wrap: java.io.IOException: Cannot run program "javac": java.io.IOException: error=2, No such file or directory -> [Help 1]
四、 Please set the SCALA_HOME
这个错误很明显没有设置SCALA_HOME,去下载一个scala,然后设置一下即可。
[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins: maven-antrun-plugin:1.7:run (default) on project spark-core_2.10: An Ant BuildException has occured: Please set the SCALA_HOME (or SCALA_LIBRARY_PATH if scala is on the path) environment variables and retry. [ERROR] around Ant part ...<fail message="Please set the SCALA_HOME (or SCALA_LIBRARY_PATH if scala is on the path) environment variables and retry.">... @ 6:126 in spark-1.0.0/core/target/antrun/build-main.xml
五、选择相应的Hadoop和Yarn版本
因为不同版本的HDFS在协议上是不兼容的,所以如果你想用你的Spark从HDFS上读取数据,那么你就的选择相应版本的HDFS来编译Spark,这个可以在编译的时候通过设置hadoop.version来选择,默认情况下,Spark是用Hadoop 1.0.4版本。
0.23.x
hadoop-0.23
1.x to 2.1.x
(none)
2.2.x
hadoop-2.2
2.3.x
hadoop-2.3
2.4.x
hadoop-2.4
(1)、对于Apache Hadoop 1.x、Cloudera CDH的mr1发行版,这些版本没有 YARN,所以我们可以用下面的命令来编译Spark
# Apache Hadoop 1.2.1 mvn -Dhadoop.version=1.2.1 -DskipTests clean package # Cloudera CDH 4.2.0 with MapReduce v1 mvn -Dhadoop.version=2.0.0-mr1-cdh4.2.0 -DskipTests clean package # Apache Hadoop 0.23.x mvn -Phadoop-0.23 -Dhadoop.version=0.23.7 -DskipTests clean package
(2)、对于Apache Hadoop 2.x, 0.23.x,Cloudera CDH以及其它一些版本的Hadoop,它们都是带有YARN,所以你可以启用“yarn-alpha”或者“yarn”配置选项,并通过yarn.version来设置不同版本的YARN,可选择的值如下:
0.23.x 到 2.1.x
yarn-alpha
2.2.x和之后版本
yarn
我们可以通过下面命令来编译Spark
# Apache Hadoop 2.0.5-alpha mvn -Pyarn-alpha -Dhadoop.version=2.0.5-alpha -DskipTests clean package # Cloudera CDH 4.2.0 mvn -Pyarn-alpha -Dhadoop.version=2.0.0-cdh4.2.0 -DskipTests clean package # Apache Hadoop 0.23.x mvn -Pyarn-alpha -Phadoop-0.23 -Dhadoop.version=0.23.7 -DskipTests clean package # Apache Hadoop 2.2.X mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -Dhadoop.version=2.2.0 -DskipTests clean package # Apache Hadoop 2.3.X mvn -Pyarn -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -DskipTests clean package # Apache Hadoop 2.4.X mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests clean package # Different versions of HDFS and YARN. mvn -Pyarn-alpha -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0 -Dyarn.version=0.23.7 -DskipTests clean package
当然(1)我们也可以用sbt来编译Spark,本博客的《Spark 0.9.1源码编译》有详细的介绍,大家可以去参考。
(2)、自己编译Spark可以学到许多东西,不过你完全可以去下载已经编译好的Spark,这完全由你自己去决定。
(3)、本文原文出自: 《用Maven编译Spark 1.0.0源码以错误解决》: https://www.iteblog.com/archives/1038.html
(4)、在下载下来的Spark源码中的同一级目录下有个make-distribution.sh脚本,这个脚本可以打包Spark的发行包,make-distribution.sh文件其实就是调用了Maven进行编译的,可以通过下面的命令运行:
(2)、自己编译Spark可以学到许多东西,不过你完全可以去下载已经编译好的Spark,这完全由你自己去决定。
(3)、本文原文出自: 《用Maven编译Spark 1.0.0源码以错误解决》: https://www.iteblog.com/archives/1038.html
(4)、在下载下来的Spark源码中的同一级目录下有个make-distribution.sh脚本,这个脚本可以打包Spark的发行包,make-distribution.sh文件其实就是调用了Maven进行编译的,可以通过下面的命令运行:
./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.2 -Pyarn -DskipTests -Dhadoop.version=2.2.0
大量关于Hadoop、Spark的干货博客:过往记忆:https://www.iteblog.com
如果你看到下面的输出信息,那恭喜你,编译成功了!
[WARNING] See http://docs.codehaus.org/display/MAVENUSER/Shade+Plugin [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Reactor Summary: [INFO] [INFO] Spark Project Parent POM .......................... SUCCESS [2.172s] [INFO] Spark Project Core ................................ SUCCESS [3:14.405s] [INFO] Spark Project Bagel ............................... SUCCESS [22.606s] [INFO] Spark Project GraphX .............................. SUCCESS [56.679s] [INFO] Spark Project Streaming ........................... SUCCESS [1:14.616s] [INFO] Spark Project ML Library .......................... SUCCESS [1:31.366s] [INFO] Spark Project Tools ............................... SUCCESS [15.484s] [INFO] Spark Project Catalyst ............................ SUCCESS [1:13.788s] [INFO] Spark Project SQL ................................. SUCCESS [1:22.578s] [INFO] Spark Project Hive ................................ SUCCESS [1:10.762s] [INFO] Spark Project REPL ................................ SUCCESS [36.957s] [INFO] Spark Project YARN Parent POM ..................... SUCCESS [2.290s] [INFO] Spark Project YARN Stable API ..................... SUCCESS [38.067s] [INFO] Spark Project Assembly ............................ SUCCESS [23.663s] [INFO] Spark Project External Twitter .................... SUCCESS [19.490s] [INFO] Spark Project External Kafka ...................... SUCCESS [24.782s] [INFO] Spark Project External Flume Sink ................. SUCCESS [24.539s] [INFO] Spark Project External Flume ...................... SUCCESS [27.308s] [INFO] Spark Project External ZeroMQ ..................... SUCCESS [21.148s] [INFO] Spark Project External MQTT ....................... SUCCESS [2:00.741s] [INFO] Spark Project Examples ............................ SUCCESS [54.435s] [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD SUCCESS [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Total time: 17:58.481s [INFO] Finished at: Tue Sep 16 19:20:10 CST 2014 [INFO] Final Memory: 76M/1509M [INFO] ------------------------------------------------------------------------本博客文章除特别声明,全部都是原创!
原创文章版权归过往记忆大数据(过往记忆)所有,未经许可不得转载。
本文链接: 【用Maven编译Spark 1.0.0源码以错误解决】(https://www.iteblog.com/archives/1038.html)
博主给力,在你这里学到了很多东西
Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile (scala-compile-first) on project spark-sql_2.10: Execution scala-compile-first of goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile failed. CompileFailed -> [Help 1]
To see the full stack trace of the errors, re-run Maven with the -e switch.
Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.
For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles:
[Help 1] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/PluginExecutionException
After correcting the problems, you can resume the build with the command
mvn <goals> -rf :spark-sql_2.10
这个错误有没有人遇见过,求解.....
感谢分享。
Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.2:compile (scala-compile-first) on project spark-streaming-flume-sink_2.10: wrap: java.io.IOException: Cannot run program "javac": CreateProcess error=2, ϵͳÕҲ»µ½ָ¶ -> [Help 1]
最近刚学spark,请问这个错误怎么解决啊???
具体是什么错误?能不能贴出来啊?
学习一下
看看,点赞
看看
点赞
看看有没有我的问题的答案
主要想看看flume怎么配置,SBT里面flume包不会编译
可能是Cookie失效了,解决办法已经发送到你的邮箱了。
感謝版主的分享 受教了
是我想要的。谢
thank you
感谢分享!
编译spark遇到了问题,在这参考到了有价值的东西。
真不错啊
编译有错误,所以过来看看有什么能帮助我的。
不错
不错,来看看,之前spark-0.9.1的我编译过,比较痛苦
不错,收益了
写的很详细,谢谢
不错 很好好的啊
不错的文章,感谢博主
都是实战经验,学习了
博主厉害
博主厉害
spark入门学习,重点关注博主,不错
编辑中遇到各种问题,在这找到了答案
编译spark出现问题,看看博主的文章
编辑中遇到各种问题,在这找到了答案
1.0在别的机器上做为客户端来提交到master上时,状态一直是
application identifier: application_1401431360131_0168
appId: 168
clientToAMToken: null
appDiagnostics:
appMasterHost: N/A
appQueue: default
appMasterRpcPort: -1
appStartTime: 1402811940303
yarnAppState: ACCEPTED
distributedFinalState: UNDEFINED
查看后台ui 发现 RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8030
Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8030. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1 SECONDS)
而在master 这台机器上可以提交成功,不知道问题出在哪
博主真的是太厉害了,服了
目前也在编译Spark 1.0,遇到了很多问题,这篇文章来得正是时候
博主的文章质量一直很高!
文章的内容都是实战经验
文章总结的很棒
一直都关注博主文章,很不错
文章总结的很棒