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RDD
    val 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RDD
    val rdd2= rdd1.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= 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