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Spark Shell运行程序步骤

1. 启动Spark Shell
   根据语言选择启动命令：

• Scala版本（默认）：执行spark-shell
• Python版本：执行pyspark

1. 数据加载示例
   读取本地文本文件：

// Scala版本
val textData = sc.textFile("file:///path/to/file.txt")// Python版本
text_data = sc.textFile("file:///path/to/file.txt")

1. 执行数据处理
   实现词频统计（两种语言示例）：

// Scala版本
val wordCounts = textData.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)wordCounts.collect().foreach(println)

# Python版本
word_counts = text_data \.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \.map(lambda word: (word, 1)) \.reduceByKey(lambda a,b: a+b)word_counts.collect()

1. 结果输出
   保存到HDFS（两种语言通用）：

wordCounts.saveAsTextFile("hdfs:///output/path")

1. 退出环境
   输入命令:quit或Ctrl+D

注意事项

1. 路径说明

• 本地文件需加file://前缀
• 集群文件使用hdfs://协议头

1. 执行触发
   转换操作（如map/filter）需要执行动作（如collect/count）才会触发计算

2. 配置调优
   启动时可添加参数：

spark-shell --master yarn --executor-memory 4g

1. 日志控制
   在Shell中调整日志级别：

sc.setLogLevel("WARN")

验证示例

在Shell中运行快速验证：

// 创建测试RDD
val nums = sc.parallelize(1 to 100)
println(s"数据总量：${nums.count()}")