项目结构
在大型项目中，往往涉及非常多的功能模块，此时借助于Maven进行项目、子项目（模块）的管理，能够节省很多开发和沟通成本。整个Spark项目就是一个大的Maven项目，包含着多个子项目。无论是Spark父项目还是子项目，本身都可以作为独立的Maven项目来管理。core是Spark最为核心的功能模块，提供了RPC框架、度量系统、Spark UI、存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式等功能的核心实现。这些Spark中主要子项目（模块）的功能如下：
- spark-catalyst：Spark的词法、语法分析、抽象语法树（AST）生成、优化器、生成逻辑执行计划、生成物理执行计划等。
- spark-core：Spark最为基础和核心的功能模块。
- spark-examples：使用多种语言，为Spark学习人员提供的应用例子。
- spark-sql：Spark基于SQL标准，实现的通用查询引擎。
- spark-hive：Spark基于Spark SQL，对Hive元数据、数据的支持。
- spark-mesos：Spark对Mesos的支持模块。
- spark-mllib：Spark的机器学习模块。
- spark-streaming：Spark对流式计算的支持模块。
- spark-unsafe：Spark对系统内存直接操作，以提升性能的模块。
- spark-yarn：Spark对Yarn的支持模块。
阅读环境准备
准备Spark阅读环境，就需要一台好机器。笔者调试源码的机器的内存是8GB。源码阅读的前提是首先在IDE环境中打包、编译通过。常用的IDE有 IntelliJ IDEA和Eclipse，笔者选择用Eclipse编译和阅读Spark源码，原因有二：一是由于使用多年对它比较熟悉，二是社区中使用Eclipse编译Spark的资料太少，在这里可以做个补充。笔者在Mac OS系统编译Spark源码，除了安装JDK和Scala外，还需要安装以下工具。
安装SBT
由于Scala使用SBT作为构建工具，所以需要下载SBT。下载地址： http://www.scala-sbt.org/，下载最新的安装包sbt-0.13.12.tgz并安装。 移动到选好的安装目录，例如：
mv sbt-0.13.12.tgz ~/install/
进入安装目录，执行以下命令：
chmod 755 sbt-0.13.12.tgz
tar -xzvf sbt-0.13.12.tgz
配置环境：
cd ~
vim .bash_profile
添加如下配置：
export SBT_HOME=$HOME/install/sbt
export PATH=$SBT_HOME/bin:$PATH
输入以下命令使环境变量快速生效：
source .bash_profile
安装完毕后，使用sbt about命令查看，确认安装正常，如图1所示。
图1 查看sbt安装是否正常
安装Git
由于Spark源码使用Git作为版本控制工具，所以需要下载Git的客户端工具。下载地址：https://git-scm.com，下载最新的版本并安装。
安装完毕后可使用git –version命令来查看安装是否正常，如图2所示。
图2 查看git是否安装成功
安装Eclipse Scala IDE插件
Eclipse通过强大的插件方式支持各种IDE工具的集成，要在Eclipse中编译、调试、运行Scala程序，就需要安装Eclipse Scala IDE插件。下载地址：http://scala-ide.org/download/current.html。
由于笔者本地的Eclipse版本是Eclipse Mars.2 Release (4.5.2)，所以选择安装插件http://download.scala-ide.org/sdk/lithium/e44/scala211/stable/site，如图3：
图3 EclipseScala IDE插件安装地址
在Eclipse中选择“Help”菜单，然后选择“Install New Software…”选项，打开Install对话框，如图4所示：
图4 安装Scala IDE插件
点击“Add…”按钮，打开“Add Repository”对话框，输入插件地址，如5图所示：
图5 添加Scala IDE插件地址
全选插件的内容，完成安装，如图6所示：
图6 安装Scala IDE插件
Spark源码编译与调试
下载Spark源码
首先，访问Spark官网http://spark.apache.org/，如图7所示。
图7 Spark官网
点击“Download Spark”按钮，在下一个页面找到Git地址，如图8所示。
图8 Spark官方Git地址
笔者在当前用户目录下创建Source文件夹作为放置Spark源码的地方，进入此文件夹并输入git clone git://github.com/apache/spark.git命令将源码下载到本地，如9图所示。
图9下载Spark源码
构建Scala应用
进到Spark根目录，执行sbt命令。会下载和解析很多jar包，要等很长的时间，笔者大概花费了一个多小时，才执行完，如图10所示。
图10 构建Scala应用
从图10可以看出，sbt构建完毕时会出现提示符>。
使用sbt生成eclipse工程文件
在sbt命令出现提示符>后，输入eclipse命令，开始生成eclipse工程文件，也需要花费很长的时间，笔者本地大致花费了40分钟。完成时的状况，如图11所示。
图11 sbt编译过程
现在我们查看Spark下的子文件夹，发现其中都生成了.project和.classpath文件。比如mllib项目下就生成了.project和.classpath文件，如图12所示。
图12 sbt生成的项目文件
编译Spark源码
由于Spark使用Maven作为项目管理工具，所以需要将Spark项目作为Maven项目导入到Eclipse中，如13图所示：
图13 导入Maven项目
点击Next按钮进入下一个对话框，如图14所示：
图14 选择Maven项目
全选所有项目，点击finish按钮。这样就完成了导入，如图15所示：
图15 导入完成的项目
导入完成后，需要设置每个子项目的build path。右键单击每个项目，选择“Build Path”→“Configure BuildPath…”，打开Build Path对话框，如图16：
图16 Java构建路径
Eclipse在对项目编译时，可能会出现很多错误，只要仔细分析报错原因就能一一排除。所有错误解决后运行mvn clean install，如图17所示：
图17 编译成功
调试Spark源码
以Spark源码自带的JavaWordCount为例，介绍如何调试Spark源码。右键单击JavaWordCount.java，选择“Debug As”→“Java Application”即可。如果想修改配置参数，右键单击JavaWordCount.java，选择“Debug As”→“DebugConfigurations…”，从打开的对话框中选择JavaWordCount，在右侧标签可以修改Java执行参数、JRE、classpath、环境变量等配置，如图18所示：
图18 源码调试
读者也可以在Spark源码中设置断点，进行跟踪调试。