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Bigtop 从0开始（下）

news 2025/11/26 17:13:20

原文阅读：【巨人肩膀社区·博客·分享】Bigtop 从0开始

bigtop 使用示例:

这里使用官方的bigtop 3.2.0 作为示例，使用centos7 为编译操作系统，其他的系统和其他版本也是一样的操作。

1.创建一个开发目录

mkdir /home/jialiang/dev/

2.克隆bigtop 到本地

cd /home/jialiang/dev/
git clone https://github.com/apache/bigtop.git

3.切换到3.2.0

git checkout release-3.2.0

#这里假设你的Linux 宿主机已经安装好了docker

4.拉取bigtop 的centos7 编译环境镜像

#如果你要编译其他操作系统或者其他架构比如arm
#可以去这个bigtop 的镜像仓库，搜索对应的bigtop 版本，然后在其中找你需要的操作系统的镜像包
#https://hub.docker.com/r/bigtop/slaves/tagsdocker pull bigtop/slaves:3.2.0-centos-7

5.1启动镜像

情况1:

如果你之前在本地编译过大数据组件，本地有 maven的仓库的缓存，最好把这个maven仓库目录映射到容器的maven的默认下载目录下去，这样就不需要重复下载包.

比如你本地的maven仓库目录是 /data/sdv1/repository，可以这样启动

cd /home/jialiang/dev/bigtop
docker run -d -it --network host  -v `pwd`:/ws -v /data/sdv1/repository:/root/.m2/repository --workdir /ws --name bigtopr bigtop/slaves:3.2.0-centos-7

情况2:

如果你本地之前没maven 缓存，或者你不懂这个，那么我们也要映射一个目录到bigtop 镜像中，方便反复编译时，可以使用下载好的maven缓存，否则镜像删除后，你下的maven缓存就没了，而我们重复编译时，最耗时的阶段就是依赖下载，因此需要避免这种情况发生。

mkdir -p /root/.m2/repository
cd /home/jialiang/dev/bigtop
docker run -d -it --network host  -v `pwd`:/ws -v /root/.m2/repository:/root/.m2/repository --workdir /ws --name bigtopr bigtop/slaves:3.2.0-centos-7

5.2 修改镜像中的 maven 源为阿里云的源

由于镜像中默认的maven 中使用的yum 源是国外的，即使能科学上网，下载也很慢，这里需要把这个配置文件替换为国内阿里云源。

1.进入镜像

docker exec -it bigtop /bin/bash

2.修改镜像地址

vi /usr/local/maven/conf/settings.xml

把里面的内容替换如下：

<settings xmlns="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/SETTINGS/1.0.0http://maven.apache.org/xsd/settings-1.0.0.xsd"><localRepository/><interactiveMode/><usePluginRegistry/><offline/><pluginGroups/><servers/><mirrors><mirror><id>aliyunmaven</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>阿里云公共仓库</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/central</url></mirror><mirror><id>repo1</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>central repo</name><url>http://repo1.maven.org/maven2/</url></mirror><mirror><id>aliyunmaven</id><mirrorOf>apache snapshots</mirrorOf><name>阿里云阿帕奇仓库</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/apache-snapshots</url></mirror></mirrors><proxies/><activeProfiles/><profiles><profile>  <repositories><repository><id>aliyunmaven</id><name>aliyunmaven</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url><layout>default</layout><releases><enabled>true</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><id>MavenCentral</id><url>http://repo1.maven.org/maven2/</url></repository><repository><id>aliyunmavenApache</id><url>https://maven.aliyun.com/repository/apache-snapshots</url></repository></repositories>             </profile></profiles>
</settings>

5.3 修改 bigtop 中的仓库地址为阿里云地址

在宿主机上执行

cd /home/jialiang/dev/bigtop
vi build.gradle

把 build.gradle 中 buildscript 中的 mavenCentral() 替换为

maven{url "https://maven.aliyun.com/repository/central"}

如下图所示

然后把 allprojects { 中的 mavenCentral() 也替换为阿里云源

maven{url "https://maven.aliyun.com/repository/central"}

如下图所示

5.4 可选（这一步主要解决部分组件编译 maven 仍然不走国内源，下载maven 依赖慢的问题）

这一步其实也可以忽略，顶多让依赖下载比较慢

即使修改了 maven 仓库和阿里云的源，仍然会有不少组件下载 maven 依赖时用的国外的源，

因为这些组件的pom 文件中指定了repository

所以需要下载对应组件的源码，然后修改 pom 中的repo, 做成patch，然后把patch 添加到bigtop 指定目录即可

6 编译大数据组件

进入你启动的镜像

docker exec -it bigtop /bin/bash

编译组件

. /etc/profile.d/bigtop.sh;./gradlew flink-clean flink-pkg -PparentDir=/usr/bigtop -PpkgSuffix -PbuildThreads=2C repo

这里解释下编译参数

如果要编译ambari 下使用的大数据组件需要加这两个参数：

-PparentDir=/usr/bigtop -PpkgSuffix

第一个参数 -PparentDir=/usr/bigtop 作用是改名包的默认安装路径，使bigtop 打出来的包符合ambari 的安装规范

第二个参数是打出来的包带了bigtop 版本号类似 hadoop_3_2_0 符合 ambari bigtop service 的规范

等待编译完成。

对于apache bigtop 的并行编译，加快编译速度，相关PR已经提到社区，正在review 合并，进度是目前所有 bigtop 中的java组件都可以并行编译，预计在bigtop3.2.1 之后的版本发布

使用并行编译在打包时的耗时对比，这里是在所有依赖下载完成的情况下，重复编译的性能对比，平均有2-3倍的编译速度提升，在初次编译时，效果尤其明显，比如hadoop 初次编译耗时3H，并发编译耗时1H：

centos7 x86_64 16C maven3.8.8

docker run -d -it --network host  -v `pwd`:/ws -v /data/sdv1/repository:/data/sdv1/repository --workdir /ws --name bigtop bigtop/slaves:trunk-centos-7 --cpus 16
source /etc/profile.d/bigtop.sh
./gradlew alluxio-clean alluxio-pkg -PcompileThreads=2C

Component	Time Before	Time After
Alluxio	21min	07:43min
Hive	05:33min	03:04min
HBase	06:18min	02:55min
Zookeeper	01:25min	35s
Livy	03:29min	03:12min
Phoenix	11:23min	05:32min
Zeppelin	14:15min	13:19min
Flink	36:27min	14:16min
Hadoop	50min	16min