第一个spark程序（wordcount）
一.spark的四种部署模式
1.本地模式（local）
不指定master,或者–master local
local:只是用一个cores local[N]:使用N个cores local[*]:使用所有的cores
2.standalone 集群模式 spark框架自带的模式
–master standalone的master地址
eg: –master spark://linux01:7077
3.yarn集群模式
把spark任务运行在yarn平台
–master yarn
4.mesos集群模式
把spark任务运行在mesos平台
–master mesos
以standalone集群模式为主
二.spark集群启动
前提：在linux虚拟机上安装部署好spark集群，设置好环境变量
1.单独启动(停止)master或worker
start-master.sh stop-master.sh
start-slaves.sh stop-slaves.sh
2.一键启动(停止)spark集群
start-all.sh
stop-all.sh
三.运行Spark程序
1.两种方式：
在客户端提交任务，客户端可以在任意地方，只要他连接了spark集群
1）spark-shell （其实它也调用了spark-submit）
spark的交互式命令行，多用于本地测试程序
默认是local模式，在本地使用多线程来模拟分布式程序。
eg: spark-shell –master spark://linux01:7077
2）spark-submit
用于提交spark程序到spark集群中运行。根据jar包提交任务，是工作中的首选。
格式：
spark-submit –master 任务提交的模式 –class 程序的main方法所在的类 jar包 main方法的参数列表
四.第一个spark程序（wordcount）
1.读取本地文件
如果运行的模式是集群模式，那么不能读取客户端的本地文件，因为最终任务是运行在spark集群中的，spark的各个节点上不一定有客户端的本地文件。
如果以local模式运行，可以读取客户端本地文件。
2.读取hdfs上的文件
将结果保存到hdfs上：
通过浏览器查看结果：
注：spark 中的算子，是lazy执行的。
spark中的算子是lazy执行的，然后当遇到action类的算子的时候，才会开始执行。
reduceByKey 是一个shuffle类的算子.
textFile flatMap map reduceByKey 转换类的算子 transformation
action类的算子： collect，触发任务的执行 saveAsTextFile
rdd上的算子分为两类，
转换：transformation 每次会生成一个新的RDD
行动： action 不会生成rdd，得到相关的结果数据，存储数据。
五.利用IDEA开发工具来编写spark程序（以wordcount为例）
1.创建maven工程 且导入了Scala，Java，Spark，Hadoop等依赖包
2.写程序
3.打jar包
结果
4.上传jar包到Linux上
执行：
5.查看结果：
六.在IDEA上以local模式执行spark程序
必须要有的两个参数：
.setMaster(“local”)
.setAppName(类名.getClass.getSimpleName)
**附：
7077的端口是Master 和worker之间的通信端口
8080 是Master的web访问端口 默认的**