1. 準備工作
首先你的系統中需要安裝了 JDK 1.6+，并且安裝了 Scala。之后下載最新版的 IntelliJ IDEA 后，首先安裝（第一次打開會推薦你安裝）Scala 插件，相關方法就不多說了。至此，你的系統中應該可以在命令行中運行 Scala。我的系統環境如下：
- Win7
- JDK 1.7.793
- Scala 2.10.44.
- IntelliJ IDEA 14
另外，最后還是建議大家開始先使用 pre-built 的 Spark，對 Spark 的運行、使用方法有所了解，編寫了一些 Spark 應用程序后再展開源代碼的閱讀，并嘗試修改源碼，進行手動編譯。
2. 從 Github 導入 Spark 工程
打開IntelliJ IDEA 后，在菜單欄中選擇 VCS→Check out from Version Control→Git，之后在 Git Repository URL 中填入 Spark 項目的地址，并指定好本地路徑，如下圖所示。
點擊該窗口中的的 Clone 后，開始從 Github 中 clone 該項目，該過程試你網速而定，大概需要3-10分鐘。
3. 編譯 Spark(開發 jar 包)
當 clone 完畢后，IntelliJ IDEA 會自動提示你該項目有對應的 pom.xml 文件，是否打開。這里直接選擇 Open 該 pom.xml 文件，然后系統會自動解析項目的相關依賴，該步驟也會因你的網絡和系統相關環境，所需時間不同。
進入Spark 根目錄：
依次執行 如下命令
sbt assembly
sbt package
可能存在的問題
如果失敗，可以嘗試多次執行
如果提示can run bash，可以嘗試安裝git 然后 將bin 目錄配置到環境變量中
安裝sbt時，注意切換國內的源
該編譯命令將全部采用默認的配置來編譯 Spark，若想指定相關組件的版本，可以查看 Spark 官網中的 Build-Spark(http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html)），查看所有常用的編譯選項。該過程目前不需要 VPN 即可完成，為了預估編譯所需的時間，你可以在新開一個 shell 終端，不斷查看 spark 項目目錄的大小，我最終采用默認配置，編譯成功后的 spark 目錄大小為2.0G。
最后如果可以運行spark-shell 證明編譯成功了，激動！
4.編譯 spark (生成部署安裝包)
編譯完源代碼后，雖然直接用編譯后的目錄再加以配置就可以運行spark，但是這時目錄很龐大，部署起來不方便，所以需要生成部署包。spark源碼根目錄下帶有一個腳本文件make-distribution.sh可以生成部署包，其參數有：
--tgz：在根目錄下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz，不加參數是不生成tgz文件，只生成/dist目錄。--hadoop VERSION：打包時所用的Hadoop版本號，不加參數時為1.0.4。--with-yarn：是否支持Hadoop YARN，不加參數時為不支持yarn。--with-tachyon：是否支持內存文件系統Tachyon，不加參數時為不支持，此參數spark1.0.0-SNAPSHOT之后提供。
如果要生成spark支持yarn、hadoop2.6.0的部署包，只需要將源代碼復制到指定目錄，進入該目錄后運行：
make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Psparkr -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarnmake-distribution.sh --tgz --skip-java-test -Pyarn -Phadoop-2.6-Dhadoop.version=2.6.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package
--tgz：在根目錄下生成 spark-$VERSION-bin.tar.gz，不加參數是不生成tgz文件，只生成/dist目錄。
--hadoop VERSION：打包時所用的Hadoop版本號，不加參數時為1.0.4。
--with-yarn：是否支持Hadoop YARN，不加參數時為不支持yarn。
--with-tachyon：是否支持內存文件系統Tachyon，不加參數時為不支持，此參數spark1.0.0-SNAPSHOT之后提供。
如果要生成spark支持yarn、hadoop2.6.0的部署包，只需要將源代碼復制到指定目錄，進入該目錄后運行：
make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Psparkr -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn
make-distribution.sh --tgz --skip-java-test -Pyarn -Phadoop-2.6-Dhadoop.version=2.6.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package
5. 結束語
至此，為了檢驗你的編譯結果，可以在命令行中進入 spark/bin 目錄，運行 spark-shell，若一切都正常啟動，則編譯成功。若你修改了 Spark 的源碼，可以重新使用 sbt 來進行編譯，并且編譯的時間不會像第一次編譯那么長。自己編譯成功之后，接下來可以好好搞搞源碼了，自己調試運行。 Let's go Spark!
6.人生感言
每天努力，只為與你共度良宵！
