Spark，在shell中运行RDD程序

在hdfs中/wcinput中创建一个文件：word2.txt在里面写几个单词

启动hdfs集群

[root@hadoop100 ~]# myhadoop start

[root@hadoop100 ~]# cd /opt/module/spark-yarn/bin

[root@hadoop100 ~]# ./spark-shell

写个1+1测试一下

按住ctrl+D退出

 进入环境：spark-shell --master yarn

逐个写代码：

    // 读取文件，得到RDDval rdd1 = sc.textFile("hdfs://hadoop100:8020/wcinput/word2.txt")// 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的RDDval rdd2= rdd1.flatMap(line => line.split(" "))// 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1val rdd3= rdd2.map(word => (word, 1))// 将元组的value按照key来分组，对所有的value执行聚合操作(相加)val rdd4= rdd3.reduceByKey((num1, num2) => num1 + num2)// 收集RDD的数据并打印输出结果rdd4.collect().foreach(println)// 将结果储存在out111中rdd.saveAsTextFile("hdfs://hadoop100:8020/out111")

在根目录下可见out111文件，文件打开后可以看到，word2.txt文件内单词被拆分

RDD的执行过程