1. 选择spark版本

在生产环境中，使用的spark安装文件都是自编译的，所以必须自己编译源码。首先，确认要使用的spark版本，这里，我选择spark 1.6.1 ，到官网（http://spark.apache.org/downloads.html）下载对应版本的source code。

选择某版本源码

2.编译方法：

编译源码参考官方文档（http://spark.apache.org/docs/1.6.1/），注意需要选择对应spark版本文档。在对应版本文档中，找到相应的编译文档：

编译help文档
编译时，需要根据我们已经安装hadoop版本来确定参数，我是用的版本是：hadoop-2.5.0-cdh5.3.6

编译代码：

./make-distribution.sh --tgz  -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.5.0-cdh5.3.6 -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn

cd 到spark源码目录，修改脚本：make-distribution.sh，如下部分需要修改：

VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=project.version $@ 2>/dev/null | grep -v "INFO" | tail -n 1)
SCALA_VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=scala.binary.version $@ 2>/dev/null\
    | grep -v "INFO"\
    | tail -n 1)
SPARK_HADOOP_VERSION=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=hadoop.version $@ 2>/dev/null\
    | grep -v "INFO"\
    | tail -n 1)
SPARK_HIVE=$("$MVN" help:evaluate -Dexpression=project.activeProfiles -pl sql/hive $@ 2>/dev/null\
    | grep -v "INFO"\
    | fgrep --count "<id>hive</id>";\
    # Reset exit status to 0, otherwise the script stops here if the last grep finds nothing\
    # because we use "set -o pipefail"
    echo -n)

改为：

VERSION=1.6.1
SCALA_VERSION=2.10.4
SPARK_HADOOP_VERSION=2.5.0-cdh5.3.6
SPARK_HIVE=1

spark版本、scala版本、spark使用hadoop版本、是否支持hive（1为支持）