寒假第八天
今天写的实验三
1.i京安装完成spark和hadoop
（1） 启动 Hadoop，在 HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；
- cd /usr/local/hadoop
- ./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；
（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
（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。
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) } }
/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "SimpleApp" ~/sparkapp/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar
