Spark源码打包编译的过程

简介: Spark源码打包编译的过程

前言


上篇文章介绍了下 安装sbt环境 启动scala项目


安装SBT环境运行Scala项目


为什么要弄这个 因为我本来是想对spark源码编译部署


spark是用scala语言编译的


spark源码


https://gitee.com/pingfanrenbiji/spark


spark提供的编译方式


编译的前提是将所有的依赖包都下载下来


而资源包管理方式有maven、graddle、sbt等


maven方式


将maven资源库修改为阿里云资源库


配置方式


方式1


image.png


方式2


<repositories>
    <repository>
        <id>aliyun</id>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
        <releases>
            <enabled>true</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>


  • 如果你只是配置了repositories,那么你会发现在mvn在下载依赖的时候,一部分从阿里云下载,一部分还是从默认的仓库(https://repo.maven.apache.org )下载


  • 只有项目本身的依赖,走了aliyun这个repository,maven命令需要的插件(比如clean、install都是maven的插件),走的还是默认的repository


方式3


在maven setting文件中


<mirrors>
  <mirror>  
   <id>nexus-aliyun</id>  
   <mirrorOf>central</mirrorOf>    
   <name>Nexus aliyun</name>  
   <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url>  
  </mirror>
 </mirrors>


maven编译打包


mvn -DskipTests clean package


image.png


image.png


这样下载依赖包的速度超级慢


原因是从https://repo1.maven.org/maven2/这个国外的资源库网站下载的

那么类似于maven 准备换成国内的资源库


国内资源库配置方法


上面文章介绍的是配置的华为的国内资源库


这里配置下阿里的国内资源库


vim ~/.sbt/repositories
[repositories]
aliyun-maven-repo: https://maven.aliyun.com/repository/public
aliyun-nexus: https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/
typesafe: https://repo.typesafe.com/typesafe/ivy-releases/, [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revision]/[type]s/[artifact](-[classifier]).[ext], bootOnly
maven-central
sonatype-oss-releases
sonatype-oss-snapshots
ivy-sbt-plugin: https://dl.bintray.com/sbt/sbt-plugin-releases/, [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revision]/[type]s/[artifact](-[classifier]).[ext]


检验配置的国内资源库是否生效


mkdir test
cd test
sbt
show fullResolvers


image.png


咦!怎么还是repo1.maven.org

接下来说一下 我努力挣扎的过程 反正结果以失败而告终 最后先放弃 😂


去掉sbt默认从repo1.maven.org下载的配置


第一次尝试


image.png


但实际效果不行


第二次尝试


我直接在spark源码中全局搜索 repo1.maven.org 没有找到

那么我就想:通过sbt 下载资源库 那么应该在sbt源码中配置的

目的:下载sbt源码 把所有的repo1.maven.org换成阿里云https://maven.aliyun.com/repository/public 然后重新打包


下载sbt源码


https://gitee.com/pingfanrenbiji/sbt.git


替换repo1.maven.org


image.png


执行打包


mkdir sbt-modules
cd sbt-modules
for i in sbt io librarymanagement zinc; do \
     git clone https://gitee.com/pingfanrenbiji/$i.git && (cd $i; git checkout -b develop origin/develop)
   done
cd sbt
./sbt-allsources.sh


这个脚本的内容


image.png


需要sbt命令


我瞬间凌乱了(因为我的无知)


心理活动:我的目的是下载sbt源码 然后打包生成可执行文件 sbt


但现在我打包 却需要sbt这个可执行文件。


我知道 我暂时搞不清楚这个问题的原因了 所以先准备下sbt环境 执行这个脚本 看看结果如何吧


  • sbt环境


a、上篇文章也介绍了一种方式 就是直接下载sbt资源包 然后配置环境变量


b、这里用另外一种方法


brew install sbt
==> Downloading https://github.com/sbt/sbt/releases/download/v1.3.13/sbt-1.3.13.
==> Downloading from https://github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws
######################################################################## 100.0%
==> Caveats
You can use $SBT_OPTS to pass additional JVM options to sbt.
Project specific options should be placed in .sbtopts in the root of your project.
Global settings should be placed in /usr/local/etc/sbtopts
==> Summary
🍺  /usr/local/Cellar/sbt/1.3.13: 9 files, 1.4MB, built in 2 seconds


有了sbt环境 再执行sbt-allsources.sh这个脚本


image.png


瞬间吐血~(怎么还是这个资源库 我不是已经通过修改源码的方式去掉了嘛)


暂时先放弃 因为这块工作上没有要求 是我自己想学习scala研究的


后记


  • 进入一个未知的领域 在有老师指导的情况下 肯定会事半功倍 但往往都没有老师来指导 那只能靠自学


  • 自学虽然会磕磕绊绊 遇到很多挫折但学会了之后 你就会破茧成蝶


朋友们 共勉吧!



相关文章
|
6月前
|
SQL 分布式计算 大数据
【大数据技术Spark】DStream编程操作讲解实战(图文解释 附源码)
【大数据技术Spark】DStream编程操作讲解实战(图文解释 附源码)
149 0
|
6月前
|
Java Shell 分布式数据库
【大数据技术Hadoop+Spark】HBase数据模型、Shell操作、Java API示例程序讲解(附源码 超详细)
【大数据技术Hadoop+Spark】HBase数据模型、Shell操作、Java API示例程序讲解(附源码 超详细)
157 0
|
6月前
|
SQL 分布式计算 数据库
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
【大数据技术Spark】Spark SQL操作Dataframe、读写MySQL、Hive数据库实战(附源码)
266 0
|
6月前
|
分布式计算 大数据 Scala
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD创建、操作及词频统计、倒排索引实战(超详细 附源码)
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD创建、操作及词频统计、倒排索引实战(超详细 附源码)
305 1
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Java
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
26 1
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
|
6月前
|
分布式计算 Java Scala
Spark-Adaptive编译和打包
Spark-Adaptive编译和打包
36 0
Spark-Adaptive编译和打包
|
6月前
|
分布式计算 Java Hadoop
Spark3.3.0源码编译补充篇-抓狂的证书问题
Spark3.3.0源码编译补充篇-抓狂的证书问题
44 0
|
6月前
|
分布式计算 Java 测试技术
肝Spark源码的若干骚操作
肝Spark源码的若干骚操作
49 0
|
6月前
|
分布式计算 安全 Java
Spark 编译出现 InvalidAlgorithmParameterException: the trustAnchors parameter must be non-empty
Spark 编译出现 InvalidAlgorithmParameterException: the trustAnchors parameter must be non-empty
170 0
|
6月前
|
分布式计算 Java 程序员
Spark3.0源码编译打包
Spark3.0源码编译打包
38 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面