CDH版本升级Spark的流程

流程图

flowchart TD
    A[克隆Spark源码] --> B[切换到要升级的版本分支]
    B --> C[修改版本号]
    C --> D[编译Spark]
    D --> E[构建新版本的Spark安装包]
    E --> F[停止当前运行的Spark服务]
    F --> G[升级Spark]
    G --> H[启动新版本的Spark服务]

步骤解析

1. 克隆Spark源码（步骤A）：首先需要从Spark的代码仓库中克隆代码到本地，以便进行修改和编译。

   git clone git://github.com/apache/spark.git
   

2. 切换到要升级的版本分支（步骤B）：根据需要升级的CDH版本，切换到对应的分支，例如切换到cdh6.x分支。

   git checkout cdh6.x
   

3. 修改版本号（步骤C）：找到Spark的版本文件（core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkVersion.scala），修改其中的版本号为要升级的CDH版本号。

   nano core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkVersion.scala
   

   修改文件中的版本号：

   package org.apache.spark
   
   private[spark] object SparkVersion {
     val VERSION = "6.x.x"  // 修改为要升级的CDH版本号
   }
   

4. 编译Spark（步骤D）：使用Maven进行Spark的编译，生成编译后的class文件。

   ./build/mvn -DskipTests clean package
   

   这里使用了Maven命令，通过-DskipTests参数可以跳过测试阶段，加快编译速度。

5. 构建新版本的Spark安装包（步骤E）：通过Maven构建新版本的Spark安装包，以便于部署到集群中进行升级。

   ./dev/make-distribution.sh --name custom-spark --tgz -Pyarn -Phadoop-3.1 -Dhadoop.version=3.1.0 -DskipTests
   

   这里使用了dev/make-distribution.sh脚本，通过指定不同的参数可以定制要构建的Spark安装包。

6. 停止当前运行的Spark服务（步骤F）：在升级之前，需要先停止当前正在运行的Spark服务，以免产生冲突。

   spark/sbin/stop-all.sh
   

7. 升级Spark（步骤G）：将新版本的Spark安装包分发到集群中的所有节点，并在每个节点上进行替换。

   scp custom-spark.tar.gz <node>:<spark_path>  // 将新版本的Spark安装包上传到集群中的每个节点
   ssh <node> "tar zxf <spark_path>/custom-spark.tar.gz -C <spark_path> && ln -sf <spark_path>/custom-spark <spark_path>/spark"  // 解压并建立软链接
   

   这里使用了scp命令将新版本的Spark安装包上传到集群中的每个节点，然后使用ssh命令在每个节点上解压安装包并建立软链接。

8. 启动新版本的Spark服务（步骤H）：在所有节点上启动新版本的Spark服务。

   spark/sbin/start-all.sh
   

   这里使用了start-all.sh脚本，会在所有节点上启动Spark的各个组件。

总结

通过以上步骤，可以完成CDH版本的升级，从而实现Spark的升级。其中，关键的步骤包括克隆Spark源码、切换到要升级的版本分支、修改版本号、编译Spark、构建新版本的Spark安装包、停止当前运行的Spark服务、升级Spark和启动新版本的Spark服务。每个步骤都需要使用相应的命令和代码