2．HDFS 常用操作
（1） 启动 Hadoop，在 HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；
（2） 在 Linux 系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件 test.txt，并在该文件中随便输入一些内容，然后上传到 HDFS 的“/user/hadoop” 目录下；
（3） 把 HDFS 中“/user/hadoop”目录下的 test.txt 文件，下载到 Linux 系统的本地文 件系统中的“/home/hadoop/下载”目录下；
（4） 将HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件的内容输出到终端中进行显示
（5） 在 HDFS 中的“/user/hadoop”目录下，创建子目录 input，把 HDFS 中 “/user/hadoop”目录下的 test.txt 文件，复制到“/user/hadoop/input”目录下；
（6） 删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，删除HDFS中“/user/hadoop” 目录下的 input 子目录及其子目录下的所有内容。
3. Spark 读取文件系统的数据
（1）在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文 件的行数；
（2）在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在， 请先创建），然后，统计出文件的行数；
（3）编写独立应用程序，读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在， 请先创建），然后，统计出文件的行数；通过 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包， 并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。
代码文件中输入以下代码：
/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = " hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile(logFile, 2)
val num = logData.count()
printf("The num of this file is %d", num)
}
}
打包程序：
生成的 JAR 包的位置为：
对于前面 sbt 打包得到的应用程序 JAR 包，可以通过 spark-submit 提交到 Spark 中运 行，
/opt/module/spark-3.1.2/bin/spark-submit --class "SimpleAppShiYan" /opt/module/sbt/mycode/target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar
