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

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 V*N 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。 

来自：http://my.oschina.net/eshijia/blog/371066