Spark 初级编程实践

什么是Spark？
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。它提供了高级API，用于在大规模数据集上执行并行处理。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，因此被广泛应用于大数据分析和机器学习等领域。

一、目的

1、掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法

2、掌握 Spark 应用程序的编写、编译和运行方法

二、平台

（1）操作系统：Ubuntu20.04或其他稳定版本；

（2）Spark 版本：3.1.3；

（3）Hadoop 版本：3.1.3。

三、步骤

1、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；

启动spark-shell：

cd /usr/local/spark
bin/spark-shell

读取文件：

val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/test.txt")

统计文件的行数：

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；

启动Hadoop，向hdfs中上传文件test.txt:

./sbin/start-dfs.sh
./bin/hdfs dfs -put ~/test.txt
./bin/hdfs dfs -ls

读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”并统计文件的行数：

val textFile=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
textFile.count()

（3）编写独立应用程序（使用 Scala 语言），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。

查看sbt版本，验证sbt安装成功：

cd /usr/local/sbt
./sbt sbtVersion

创建一个文件夹 sparkapp 作为应用程序根目录并编写HDFStest.scala文件：

cd ~           # 进入用户主文件夹
mkdir ./sparkapp        # 创建应用程序根目录
mkdir -p ./sparkapp/src/main/scala     # 创建所需的文件夹结构
cd sparkapp/src/main/scala
touch HDFStest.scala #创建名为HDFStest.scala的文件
gedit HDFStest.scala #编写程序

HDFStest.scala文件内容：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
 
object HDFStest {
   
    def main(args: Array[String]) {
   
        val logFile = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"
        val conf = new SparkConf().setAppName