Spark环境搭建在前几篇博客进行了详细描述，这篇博客主要spark的一些使用方法。
一：hdfs的复习
（1） 启动 Hadoop，在 HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；
1 Cd /usr/local/hadoop 2 ./sbin/start-dfs.sh 3 ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /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；
1 vim /home/hadoop/test.txt 2 ./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/test.txt /user/hadoop
（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；
1 cd /usr/local/hadoop 2 ./bin/hdfs dfs -get /user/hadoop/test.txt /home/hadoop/下载
（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；
1 cd /usr/local/hadoop 2 ./bin/hdfs dfs -cat /user/hadoop/test.txt
（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；
1 cd /usr/local/hadoop 2 ./bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input 3 ./bin/hdfs dfs -cp /user/hadoop/test.txt /user/hadoop/input
（6）删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，删除HDFS中目录下的 input 子目录及其子目录下的所有内容。“/user/hadoop”
1 cd /usr/local/hadoop 2 ./bin/hdfs dfs -rm /user/hadoop/test.txt 3 ./bin/hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/input
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；
1 cd /usr/local/spark 2 ./bin/spark-shell 3 scala>val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/test.txt") 4 scala>textFile.count()
（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；
1 scala>val textFile=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") 2 scala>textFile.count()
