本文档是我去年（2014）年末学习 Apache Spark 源码时所留下的阅读笔记，原为 Microsoft Word 文档。近期出于毕业求职需要，重温源码，顺带整理了下原文档，转换成 Markdown 文档，修正原文中出现的一些错误，对缺漏之处也做了相应补全。整理过后的文档会放在我的 Github 仓库 和 GitBook 上。
本文档对应的 Apache Spark 源码版本为 {{book.sparkVersion}}。代码仓库中，不同分支表示不同版本的 Spark。
本人经验、能力以及实验条件实在是有限，在研究过程中难免会有诸多不足。若在阅读本文档时发现有错误与遗漏之处，还望能够提出指正。
在学习过程中，Matei Zaharia 发表的论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和他的博士毕业论文 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters ，Jerry Lead 关于 Apache Spark 内部机制的系列文章，ColZer 关于 Apache Spark 的 学习笔记，等等文章资料都给了我相当多的帮助。在阅读本系列文章时，我十分推荐配合上面几篇材料一起学习，不同文章解析 Apache Spark 的角度各不相同，相信都会对你有所启发。
搭配 IntelliJ IDEA + Apache Spark {{book.sparkVersion}} 源码阅读本文档味道更佳。具体配置步骤如下：
- 下载并解压缩 Apache Spark {{book.sparkVersion}} 源码
源码下载地址点此，在选择 Package Type 时候需要注意选择 Source Code（can build several Hadoop Version）。
- 编译 Apache Spark {{book.sparkVersion}} 源码
依照官方文档 Build Spark - Spark {{book.sparkVersion}} Documentation 所述步骤和参数，在命令行下编译 Apache Spark {{book.sparkVersion}} 的源码，也可以参考文档 Useful Developer Tools - Spark 中的方法直接在 IDE 中编译，本文采用前一种方法，编译和下载依赖的时间会比较长，我在一个全新的系统中编译整套源码用了将近一小时半的时间。
- IntelliJ IDEA 安装 Scala 插件
依次选择 Preferences -> Plugins -> Install JetBrains plugin。搜索框输入 scala，右侧点击 Install Plugin，安装成功后重启 IntelliJ IDEA。
- IntelliJ IDEA 导入 Apache Spark {{book.sparkVersion}} 源码
使用 IntelliJ IDEA 打开 Apache Spark {{book.sparkVersion}} 源码目录下的 pom.xml 文件。
导入项目完成后，依次打开 Project Structure -> Modules -> spark-streaming-flume-sink.2.10，右键 target 目录，取消 Excluded 标签。
展开到 target -> scala-2.10 -> src_managed -> main -> compiled_avro 目录，右键，标记为 Source 目录。
同样，将 spark-hive_2.10 模块内的 v0.13.1 -> src -> main -> scala 目录标记为 Source 目录。
（1.4 之前版本无需此操作）编辑 pom.xml 文件，定位到如下位置，添加 <scope>compile</scope>，否则会出现能够顺利编译，运行时抛出异常 NoClassDefFoundError 的情况。
点击 Build -> Rebuild Project，等待项目构建完成即可。
- 编写测试程序，调试
我对源码的注释放在此处，里面还包含了一些测试用的程序。其中一些标记符号的含义如下：
I: Info，表信息，是我对代码的理解。
Q: Question，表问题，指我对代码的一些疑惑之处。
L: Link，表链接，附上一些有用的参考连接。
T: Test，表测试。
R: Result，表测试结果。
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