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版本：1.1.0

Linkis 编译打包

1. 前置准备​

编译环境要求： 必须 JDK8 以上，Oracle/Sun 和 OpenJDK都支持。

从github仓库 https://github.com/apache/linkis 获取项目代码后，使用 maven 编译项目安装包。

1.1 源码获取​

请注意：官方推荐使用 Hadoop-2.7.2、Hive-1.2.1、Spark-2.4.3 和 Scala-2.11.12 对 Linkis 进行编译。

如果您想使用 Hadoop、Hive、Spark 的其他版本对 Linkis 进行编译，请参考：如何修改Linkis的依赖的Hadoop、Hive、Spark版本

1.2 修改依赖配置​

注意

因为mysql-connector-java驱动是GPL2.0协议，不满足Apache开源协议关于license的政策，因此从1.0.3版本开始，对mysql-connector-java的依赖项作用域scope默认是test，若自行编译，可以修改顶级pom.xml的mysql-connector-java依赖的scope作用域（注释掉即可）

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>${mysql.connector.version}</version>
    <!--<scope>test</scope>-->
</dependency>

2. 全量编译 Linkis​

step1 首次编译(非首次可跳过此步)​

如果您是本地第一次编译使用，必须在 Linkis 源码包根目录先执行以下命令：

    cd linkis-x.x.x
    mvn -N  install

step2 执行编译​

在 Linkis 源码包根目录执行以下命令:

    cd linkis-x.x.x
    mvn clean install

step3 获取安装包​

编译后的完整安装包，在工程的assembly-combined-package->target目录下：

    #详细路径如下
    linkis-x.x.x/assembly-combined-package/target/apache-linkis-x.x.x-incubating-bin.tar.gz

3. 编译单个模块​

step1 首次编译(非首次可跳过此步)​

如果您是本地第一次编译使用，必须在 Linkis 源码包根目录先执行以下命令：

    cd linkis-x.x.x
    mvn -N  install

step2 进入到对应模块进行编译​

进入到对应模块进行编译，比如想重新编译 Entrance，命令如下：

    cd linkis-x.x.x/linkis-computation-governance/linkis-entrance
    mvn clean install

step3 获取安装包​

获取安装包，在对应模块的->target目录下会有编译好的包：

    ls linkis-x.x.x/linkis-computation-governance/linkis-entrance/target/linkis-entrance.x.x.x.jar

4. 编译某个引擎​

这里以编译 Linkis 的 Spark 引擎为例：

step1 首次编译(非首次可跳过此步)​

如果您是本地第一次使用，必须在 Linkis 源码包根目录先执行以下命令：

    cd linkis-x.x.x
    mvn -N  install

step2 进入到对应模块进行编译​

进入到 Spark 引擎所在的目录进行编译打包，命令如下：

    cd linkis-x.x.x/linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/spark
    mvn clean install

step3 获取安装包​

获取安装包，在对应模块的->target目录下会有编译好的包：

   linkis-x.x.x/linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/spark/target/linkis-engineplugin-spark-x.x.x.jar

如何单独安装 Spark 引擎？请参考 Linkis 引擎插件安装文档

5. 如何修改Linkis的依赖的Hadoop、Hive、Spark版本​

请注意：Hadoop 作为大数据基础服务，Linkis 必须依赖 Hadoop 进行编译； 而 Spark、Hive等计算存储引擎则不然，如果您不想使用某个引擎，可以无需设置该引擎的版本，无需编译该引擎插件。

具体而言，修改 Hadoop 的版本与 Spark、Hive 等计算引擎的方式不同，下面详细介绍：

5.1 如何修改 Linkis 依赖的 Hadoop 版本​

进入 Linkis 源码包根目录，手动修改 pom.xml 文件的 Hadoop 版本信息，具体如下：

    cd linkis-x.x.x
    vim pom.xml
    <properties>
      
        <hadoop.version>2.7.2</hadoop.version> <!--> 在这里修改Hadoop版本号 <-->
        <scala.version>2.11.12</scala.version>
        <jdk.compile.version>1.8</jdk.compile.version>
              
    </properties>

请注意：如果你的hadoop版本是hadoop3，需要修改linkis-hadoop-common的pom文件 因为在hadoop2.8以下的时候，hdfs相关的class是在hadoop-hdfs模块中的，但是在hadoop 3.X中将对应的class移动到了模块hadoop-hdfs-client当中，您需要修改下这个文件：

pom:Linkis/linkis-commons/linkis-hadoop-common/pom.xml 修改依赖hadoop-hdfs为hadoop-hdfs-client：

 <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>  <!-- 只需要将该行替换即可，替换为 <artifactId>hadoop-hdfs-client</artifactId>-->
        <version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
 将hadoop-hdfs修改为：
 <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs-client</artifactId>
        <version>${hadoop.version}</version>
</dependency>

5.2 如何修改 Linkis 依赖的 Spark、Hive 版本​

这里以修改 Spark 的版本为例进行介绍。进入 Spark 引擎所在的目录，手动修改 pom.xml 文件的 Spark 版本信息，具体如下：

    cd linkis-x.x.x/linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/spark
    vim pom.xml
    <properties>
        <spark.version>2.4.3</spark.version>  <!--> 在这里修改Spark版本号 <-->  
    </properties>

修改其他引擎的版本与修改 Spark 版本类似，先进入相关引擎所在的目录，手动修改 pom.xml 文件的引擎版本信息即可。

然后请参考 编译某个引擎