说句实话，这次安装spark真是个非常费劲的过程，spark好像确实都需要自己编译，用自己编译好的版本安转，对于一个菜鸟初学者，抱着求职的欲望，却被天朝的墙挡住，就是一个悲剧，这里我转载了一篇别人写好的，编译过程的帖子，我也是按照这个过程做的编译。
但我提供一下了链接供你下载使用，希望能给你提供一定的帮助！
1、spark-1.2.0的源码包
2、scala-2.10.4的安装包
3、我用来编译的对应的hadoop-2.4.1的安装包和hadoop的2.2.0的hadoop包
4、我编译的过程中生成的maven的repository文件目录打成的压缩包
5、maven的安装包
6、最重要的还有打包好的spark-1.2.0-bin-2.2.0.tgz和spark-1.2.0-bin-2.4.1.tgz，这两个安装包
（如有什么资料不全，还希望各位积极讨要，我尽量给大家补全）
所有文件都在这个文件夹下
http://pan.baidu.com/s/1eQy8E5c
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Spark1.1.0的源码编译和部署包生成，其本质只有两种：Maven和SBT，只不过针对不同场景而已：
- Maven编译
- SBT编译
- 部署包生成（内嵌Maven编译），适用于维护人员
编译的目的是生成指定环境下运行Spark本身或Spark Application的JAR包。缺省编译所支持的hadoop环境是hadoop1.0.4。Spark1.1.0的编译对几种编译方法（Maven、SBT、make-distribution.sh）进行了配置项的统一，都可以使用Maven的profile配置项；另外，对于需要额外版权的集成组件也提供了Maven配置项，如spark-ganglia-lgpl、kinesis-asl，方便了用户的编译。在本例中，笔者使用的环境是hadoop2.2.0，支持hive，并和ganglia、kinesis-asl集成。
1：获取Spark1.1.0 源码
官网下载地址http://spark.apache.org/downloads.html
2：SBT编译
将源代码复制到指定目录，然后进入该目录，运行：
sbt/sbt assembly -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive
3：Maven编译
事先安装好maven3.04或maven3.05，并设置要环境变量MAVEN_HOME，将$MAVEN_HOME/bin加入PATH变量。然后将源代码复制到指定目录，然后进入该目录，先设置Maven参数：
- export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
再运行：
- mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Pkinesis-asl -Phive -DskipTests clean package
5：生成spark部署包
编译完源代码后，虽然直接用编译后的目录再加以配置就可以运行spark，但是这时目录很庞大，有800M左右多吧，部署起来很不方便，所以需要生成部署包。
spark1.1.0源码根目录下带有一个脚本文件make-distribution.sh可以生成部署包，其用法和spark1.0.0有了较大变动，开始支持MAVEN的配置参数，用法如下：
- ./make-distribution.sh [--name] [--tgz] [--with-tachyon] <maven build options>
- --with-tachyon：是否支持内存文件系统Tachyon，不加此参数时不支持tachyon。
- --tgz：在根目录下生成 spark-$VERSION-bin.tgz，不加此参数时不生成tgz文件，只生成/dist目录。
- --name NAME：和--tgz结合可以生成spark-$VERSION-bin-$NAME.tgz的部署包，不加此参数时NAME为hadoop的版本号。
如果要生成spark支持yarn、hadoop2.2.0、hive的部署包，只需要将源代码复制到指定目录，进入该目录后运行：
./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Phive
如果要生成spark支持yarn、hadoop2.2.0、ganglia、hive的部署包，只需要将源代码复制到指定目录，进入该目录后运行：
- ./make-distribution.sh --tgz --name 2.2.0 -Pyarn -Phadoop-2.2 -Pspark-ganglia-lgpl -Phive