介绍
Apache Spark是一个用于大数据处理的快速通用的计算引擎。它提供了高级的API（Application Programming Interface），使得用户能以Java、Scala、Python、R等编程语言进行编写。Spark包含了许多强大的库，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，可以用来处理大数据、机器学习、数据挖掘等方面的任务。
在使用Spark时，我们通常会从预编译的Spark发行版本中选择适合自己的版本，并使用其提供的API进行编程。然而，如果我们想要深入了解Spark的内部实现，或者对Spark源码进行定制修改，则需要编译Spark源码。本篇博客将介绍如何编译Spark源码，并在YARN上运行一个简单的WordCount实例。
步骤详解
1. 克隆Spark源码库
首先，我们需要在本地克隆Spark的源码库。打开终端，执行以下命令：
git clone https://github.com/apache/spark.git
2. 构建Spark源码
进入克隆的源码目录，并执行以下命令：
./build/mvn -DskipTests clean package
这个命令将会编译和打包Spark源码，并跳过执行测试。
3. 准备YARN集群
在本地或者远程准备好一个YARN集群，确保该集群处于运行状态并且可用。你可以使用本地模式，或者使用云服务提供商（如AWS、Azure）提供的YARN集群。
4. 将Spark源码上传至YARN集群
将编译好的Spark源码上传至YARN集群的某个路径，例如/tmp/spark。
5. 运行WordCount实例
现在，我们可以在YARN集群上运行一个简单的WordCount实例了。创建一个新的文件，保存为wordcount.scala，并输入以下内容：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("hdfs://path/to/input").flatMap(_.split(" "))
val counts = lines.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
sc.stop()
}
}
将hdfs://path/to/input替换为你要处理的输入文件的路径，将hdfs://path/to/output替换为输出结果的保存路径。
6. 提交作业至YARN
回到终端，执行以下命令提交作业至YARN集群：
./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class WordCount /tmp/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-版本号.jar
将/tmp/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-版本号.jar替换为你实际的Spark源码编译得到的jar包路径。
7. 查看输出结果
等待作业运行完成后，你可以在hdfs://path/to/output路径下查看输出结果。
结论
本篇博客介绍了如何编译Spark源码，并在YARN上运行一个简单的WordCount实例。通过了解Spark源码及其内部实现，我们能够更好地理解和使用Spark的各种功能和特性。通过在YARN集群上运行实例，我们可以验证我们的源码编译和定制修改是否正确，并且能通过分布式计算框架来处理大规模的数据任务。
希望本文对你有所帮助，谢谢阅读！
本文来自极简博客，作者：北极星光，转载请注明原文链接：编译Spark源码并在YARN上运行WordCount实例
