编译Spark源码并在YARN上运行WordCount实例

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！