服务器评测
在对 Spark 有了一定使用经验后，为了能够跟进 Spark 源代码的开发进展，对其源代码进行详细的阅读分析，本文详细说明了如何使用 IntelliJ IDEA 从 Github 上导入最新的 Spark 源代码，并对其进行编译。
准备工作
首先你的系统中需要安装了 JDK 1.6+，并且安装了 Scala。之后下载最新版的 IntelliJ IDEA 后，首先安装（第一次打开会推荐你安装）Scala 插件，相关方法就不多说了。至此，你的系统中应该可以在命令行中运行 Scala。我的系统环境如下：
1. Mac OS X（10.9.5）
2. JDK 1.7.71
3. Scala 2.10.4
4. IntelliJ IDEA 14
另外，最后还是建议大家开始先使用 pre-built 的 Spark，对 Spark 的运行、使用方法有所了解，编写了一些 Spark 应用程序后再展开源代码的阅读，并尝试修改源码，进行手动编译。
从 Github 导入 Spark 工程
打开IntelliJ IDEA 后，在菜单栏中选择 VCS→Check out from Version Control→Git，之后在 Git Repository URL 中填入 Spark 项目的地址，并指定好本地路径，如下图所示。
点击该窗口中的的 Clone 后，开始从 Github 中 clone 该项目，该过程试你网速而定，大概需要3-10分钟。
编译 Spark
当 clone 完毕后，IntelliJ IDEA 会自动提示你该项目有对应的 pom.xml 文件，是否打开。这里直接选择 Open 该 pom.xml 文件，然后系统会自动解析项目的相关依赖，该步骤也会因你的网络和系统相关环境，所需时间不同。
该步骤完成之后，请手动编辑 Spark 根目录下的 pom.xml 文件，找到其中指定 Java 版本的那一行(java.version)，根据你的系统环境，如果使用的是 jdk1.7 ，那么或许需要你将其值改成1.7（默认是1.6）。
之后打开 shell 终端，在命令行中进入刚才导入的 spark 项目根目录，执行
sbt/sbt assembly
该编译命令将全部采用默认的配置来编译 Spark，若想指定相关组件的版本，可以查看 Spark 官网中的 Build-Spark（http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html），查看所有常用的编译选项。该过程目前不需要 VPN 即可完成，为了预估编译所需的时间，你可以在新开一个 shell 终端，不断查看 spark 项目目录的大小，我最终采用默认配置，编译成功后的 spark 目录大小为2.0G。
结束语
至此，为了检验你的编译结果，可以在命令行中进入 spark/bin 目录，运行 spark-shell，若一切都正常启动，则编译成功。若你修改了 Spark 的源码，可以重新使用 sbt 来进行编译，并且编译的时间不会像第一次编译那么长。如果你有任何问题，欢迎评论交流！
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Spark1.0.0部署指南 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104304.htm
CentOS 6.2(64位)下安装Spark0.8.0详细记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/102583.htm
Spark简介及其在Ubuntu下的安装使用 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88606.htm
安装Spark集群(在CentOS上) http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88599.htm
Hadoop vs Spark性能对比 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88597.htm
Spark安装与学习 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88596.htm
Spark 并行计算模型 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76490.htm
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Spark 的详细介绍：请点这里
Spark 的下载地址：请点这里
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