运行Spark程序-在shell中运行 --SparkConf 和 SparkContext

SparkConf 类用于配置 Spark 应用程序的各种参数。通过 SparkConf 类，你可以设置应用程序的名称、运行模式（如本地模式、集群模式）、资源分配（如内存、CPU 核心数）等。主要作用配置应用程序参数：可以设置 Spark 应用程序的各种属性，如应用程序名称、主节点地址等。

SparkContext 是 Spark 应用程序的入口点，它代表了与 Spark 集群的连接。通过 SparkContext，你可以创建 RDD（弹性分布式数据集）、累加器、广播变量等，还可以与外部数据源进行交互。

准备工作：启动hdfs集群，打开hadoop100:9870，在wcinput目录下上传一个包含很多个单词的文本文件。

写交互式代码：启动之后在spark-shell中写代码。

 进入环境：spark-shell --master yarn

逐句写代码：

// 读取文件，得到RDDval rdd1 = sc.textFile("hdfs://hadoop100:8020/wcinput/words.txt")// 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的RDDval rdd2= fileRDD.flatMap(line => line.split(" "))// 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1val rdd3= wordsRDD.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= wordsWithOneRDD.reduceByKey((a, b) => a + b)// 收集RDD的数据并打印输出结果rdd4.collect().foreach(println)