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在shell中运行RDD程序

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RDD

    val 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RDD

    val rdd2= fileRDD.flatMap(line => line.split(" "))

    // 将单词转换为元组对象，key是单词，value是数字1

    val 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)