Spark Shell讀取HDFS文件的步驟有哪些？

　　下面通過啟動Spark-Shell，并且使用Scala語言開發(fā)單詞計數(shù)的Spark程序，現(xiàn)有文本文件words.txt(讀者需要在本地創(chuàng)建文件并上傳至指定目錄)在HDFS中的/spark/test路徑下，且文本內(nèi)容如下。

hello hadoop
hello spark
hellp itcast

　　如果使用Spark Shell來讀取HDFS中的/spark/test/ words.txt文件，具體步驟如下：

　　1.整合Spark與HDFS

　　Spark加載HDFS上的文件，需要修改spark-env.sh配置文件，添加HADOOP_CONF_DIR配置參數(shù)，指定Hadoop配置文件的目錄，添加配置參數(shù)如下。

\#指定HDFS配置文件目錄
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.4/etc/hadoop

　　2.啟動Hadoop 、Spark服務

　　配置完畢后，啟動Hadoop集群服務，并重新啟動Spark集群服務，使配置文件生效。

　　3.啟動Spark-Shell編寫程序

　　 啟動Spark-Shell交互式界面，執(zhí)行命令如下。

$ bin/spark-shell --master local[2]

　　執(zhí)行上述命令，Spark-Shell啟動成功后，就會進入如圖1所示的程序交互界面。

　　圖1 spark-shell模式

　　Spark-Shell本身就是一個Driver，它會初始化一個SparkContext對象為“sc”，用戶可以直接調(diào)用。下面編寫Scala代碼實現(xiàn)單詞計數(shù)，具體代碼如下。

scala > sc.textFile("/spark/test/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((itcast,1), (hello,3), (spark,1), (hadoop,1))

　　上述代碼中，res0表示返回的結果對象，該對象中是一個Array]類型的集合，(itcast，1)則表示“itcast”單詞總計為1個。

　　4.退出Spark-Shell客戶端

　　可以使用命令“:quit”退出Spark-Shell，如下所示。

scala > :quit

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