Spark与Hadoop版本
我使用0.7.2的Spark版本，且是pre-built过的版本，支持的hadoop版本是hadoop1。在上能下载的预编译过的spark版本里，凡是预编译cdh4的压缩包，下载后解压会中断，文件本身有问题。我在google论坛上发帖说明了这个问题：。所以我现在使用预编译了1代hadoop的spark，来连接2代hadoop。按理说在编译spark的时候，通过改动SPARK_HOME/project/SparkBuild.scala，可以指定要支持的hadoop版本：
// Hadoop version to build against. For example, "0.20.2", "0.20.205.0", or
// "1.0.4" for Apache releases, or "0.20.2-cdh3u5" for Cloudera Hadoop.
val HADOOP_VERSION = "1.0.4"
val HADOOP_MAJOR_VERSION = "1"
// For Hadoop 2 versions such as "2.0.0-mr1-cdh4.1.1", set the HADOOP_MAJOR_VERSION to "2"
//val HADOOP_VERSION = "2.0.0-mr1-cdh4.1.1"
//val HADOOP_MAJOR_VERSION = "2"
解决方案
1. 受了这个帖子的启发，替换了SPARK_HOME/lib_managed/jars下的hadoop-core-1.0.4.jar，换成了自己hadoop-client里hadoop/lib下的hadoop-2-core.jar包。
2. 在SPARK_HOME/conf下要添加hadoop的配置文件。我是添加了hadoop-site.xml和hadoop-default.xml两个配置文件。原因是，前者提供了连接的hdfs集群信息和账户密码；后者提供了下面这个配置：
<property>
<name>fs.hdfs.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>
<description>The FileSystem for hdfs: uris.</description>
</property>
完成这两步后，进入./spark-shell，运行下
val file = sc.textFile("hdfs://xxx")
file.count()
能正常跑出结果的话就OK了。
其他问题
这边再提供一个Unable to load native-hadoop library 和 Snappy native library not loaded的解决方案。这个问题主要是jre目录下缺少了libhadoop.so和libsnappy.so两个文件。具体是，spark-shell依赖的是scala，scala依赖的是JAVA_HOME下的jdk，libhadoop.so和libsnappy.so两个文件应该放到JAVA_HOME/jre/lib/amd64下面。要注意的是要知道真正依赖到的JAVA_HOME是哪一个，把两个.so放对地方。这两个so：libhadoop.so和libsnappy.so。前一个so可以在HADOOP_HOME下找到，比如hadoop\lib\native\Linux-amd64-64。第二个libsnappy.so需要下载一个snappy-1.1.0.tar.gz，然后./configure，make编译出来。snappy是google的一个压缩算法，在hadoop jira下https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-7206记录了这次集成。
单替换了hadoop的core包后，可能还会出一些WARN或者ERROR的提示，主要牵扯到的是hadoop别的包的一些兼容啊，版本提升的问题。具体问题具体再解决吧。
(全文完)
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