软件版本：Spark 0.9

配置Spark开发环境，其实分为三个层次，一种是针对运维人员，把Spark安装部署到集群；一种是针对普通开发者，引入Spark的jar包，调用Spark提供的接口，编写分布式程序，写好后编译成jar，就可以提交到Spark集群去运行了；第三种是针对Spark开发者，为了给Spark贡献代码，需要git clone Spark的代码，然后导入IDE，为Spark开发代码。

1 部署Spark集群

这种是运维人员在生产环境下，搭建起一个Spark集群。

（可选）创建新用户 Spark

一般我倾向于把需要启动daemon进程，对外提供服务的程序，即服务器类的程序，安装在单独的用户下面。这样可以做到隔离，运维方面，安全性也提高了。

创建一个新的group,

$ sudo groupadd spark

创建一个新的用户，并加入group,

$ sudo useradd -g spark spark

给新用户设置密码，

$ sudo passwd spark

在每台机器上创建 spark 新用户，并配置好SSH无密码，参考我的另一篇博客，SSH无密码登录的配置

假设有三台机器，hostname分别是 master, worker01, worker02。

1.1 下载 Spark 预编译好的二进制包

如果你需要用到HDFS，则要针对Hadoop 1.x 和Hadoop 2.x 选择不同的版本。这里我选择 Hadoop 2.x 版。

spark@master $ wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz
spark@master $ tar zxf spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz -C ~/local/opt

1.2 将tgz压缩包scp到所有机器，解压到相同的路径

spark@master $ scp spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz spark@worker01:~
spark@master $ ssh worker01
spark@worker01 $ tar zxf spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz -C ~/local/opt
spark@worker01 $ exit
spark@master $ scp spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz spark@worker02:~
spark@master $ ssh worker02
spark@worker02 $ tar zxf spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1.tgz -C ~/local/opt
spark@worker02 $ exit

1.3 修改配置文件

Spark 0.9 以后，配置文件简单多了，只有一个必须要配置，就是 conf/slaves 这个文件。在这个文件里添加slave的hostname。

1.4 拷贝配置文件到所有slave

spark@master $ spark@master $ scp ./conf/slaves spark@worker01:~/local/opt/spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1/conf
spark@master $ spark@master $ scp ./conf/slaves spark@worker02:~/local/opt/spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop1/conf

1.5 启动Spark集群

spark@master $ ./sbin/start-all.sh

也可以一台一台启动，先启动 master

spark@master $ ./sbin/start-master.sh

启动两台 slave，

spark@worker01 $ ./sbin/start-slave.sh 1 spark://master:7077
spark@worker02 $ ./sbin/start-slave.sh 2 spark://master:7077

其中，1, 2 是 worker的编号，可以是任意数字，只要不重复即可，spark://master:7077 是 master 的地址。以后向集群提交作业的时候，也需要这个地址。

1.6 测试一下，向集群提交一个作业

spark@master $ ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi spark://master:7077

2 配置普通开发环境

TODO

3 配置Spark开发环境

当你需要修改Spark的代码，或给Spark添加代码，就需要阅读本节了。

3.1 git clone 代码

git clone git@github.com:apache/incubator-spark.git

3.2 编译

Spark脚本会自动下载对应版本的sbt和scala编译器，因此机器事先不需要安装sbt和scala

按照 github 官方repo首页的文档，输入如下一行命令即可开始编译，

./sbt/sbt assembly

3.3 运行一个例子

./run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local

说明安装成功了。

3.4 试用 spark shell

./spark-shell

会出现scala>提示符号，可见spark脚本自动下载了scala编译器，其实就是一个jar，例如scala-compiler-2.10.3.jar。

3.5 安装scala

开发Spark的时候，由于Intellij Idea 需要调用外部的sbt和scala，因此机器上还是需要安装scala和sbt。

打开 projects/SparkBuild.scala，搜索scalaVersion，获得spark所使用的scala编译器版本，然后去scala官网http://www.scala-lang.org/，下载该版本的scala编译器，并设置SCALA_HOME环境变量，将bin目录加入PATH。例如下载scala-2.10.3.tgz，解压到/opt，设置环境变量如下：

sudo vim /etc/profile
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.10.3
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

3.6 安装sbt

打开projects/build.properties，可以看到spark所使用的sbt版本号，去 官网http://www.scala-sbt.org/下载该版本的sbt，双击安装。并设置SBT_HOME环境变量，将bin目录加入PATH。

3.7 下载并安装idea

Spark核心团队的hashjoin曾在我博客上留言，说他们都使用idea在开发spark，我用过Scala IDE和idea，两者各有优劣，总的来说，idea要好用一些，虽然我是老牌eclipse用户，但我还是转向了idea。

去idea官网下载idea的tar.gz包，解压就行。运行idea，安装scala插件。

3.8 生成idea项目文件

在源码根目录，使用如下命令

./sbt/sbt gen-idea

就生成了idea项目文件。

3.9 Open Project

使用 idea，点击File->Open project，浏览到 incubator-spark文件夹，打开项目，就可以修改Spark代码了。