Spark源码无法下载

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原创最新推荐文章于 2026-05-20 09:03:31 发布 2.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Spark源码编译及使用这一篇我们来把Spark环境搭建起来。我们使用编译源码的方式来生成Spark的安装包，为什么不直接用官方的安装包呢？因为我们在使用spark的时候会结合Hadoop来使用，有自己的需求，所以我们使用源码来编译。首先去官网上来下载源码。我们选择2.1.0版本。然后解压。spark源码使用maven构建的，所以在编译之前我们最好下载一个maven，maven版本至少在3.3.9至少，另外J... 阅读详情

官方源码下载地址
选择版本，选择源码如图：
这里写图片描述
下载连接依然指向的是编译好的二进制文件。F12

Spark官网的js竟然报错了 = _ =!!。
还好官网源码提供了下载路径
https://archive.apache.org/dist/spark/

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学习Spark4.0源码【1】——下载并运行 spark,并进行debug 本文介绍了搭建Spark 4.0源码学习环境的步骤：首先从GitHub克隆源码，用IDEA打开项目；然后配置JDK17环境并编译Spark；阅读详情

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静下心来，感受技术的魅力。 1866

Spark官方中文文档

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

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