spark-shell与scala生成parquet文件
spark-shell用户
spark-shell只能spark用户来进行初始化，如果用hdfs或者root将会卡在spark-shell的初始化那个地方。可以用这两个用户来验证spark安装时成功地；但是如果想要通过shell来执行code、command，那么还是要用spark用户。
但是如果spark是standalone的安装模式，那么可以不考虑以上的权限问题（权限很多限制来自于YARN），即使root用户，也可以进入到命令行模式
spark读取文件的分布性质
我才用的val employee = sqlContext.read.json("file:///opt/hdpconfig.txt")经常会爆出来文件不存在，让我甚是困惑，后来想明白了，因为sparkContext告知YARN去做加载这件事情，YARN不一定分派到了那台机器的，所以如果没有在当前的机器上面，就会告知文件不存在，如果2/3概率分配到了65/68两台机器，那么就可以，如果分配到了70机器，文件就不存在。
所以大数据技术读取文件信息，file:///这种形式慎用，最好导入到hdfs中，通过hdfs://这种形式来进行处理。
spark写文件
1 scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 2 sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@4cc69f5c 3 scala> val employee = sqlContext.read.json("/data/employee.json") 4 employee: org.apache.spark.sql.DataFrame = [address: string, id: string, name: string, sexural: string] 5 scala> employee.write.parquet("/data/parquet/employee.parquet")
PS：路径没有特别指示，就是指hdfs路径。
