今天完成spark实验3：Spark和Hadoop的安装。
1．安装 Hadoop 和 Spark 进入 Linux 系统，参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop 的安装和使用”，完 成 Hadoop 伪分布式模式的安装。完成 Hadoop 的安装以后，再安装 Spark（Local 模式）。
参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1307-2/
2、HDFS常用操作
（1） 启动 Hadoop，在 HDFS 中创建用户目录“/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”目录下
（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。
1）创建sparkapp作为应用程序根目录
2、编写SimpleApp.scala文件
3）使用 sbt 对 Scala 程序进行编译打包。
SimpleApp.scala 程序依赖于 Spark API，因此，需要通过 sbt 进行编译打包以后才能运 行。 首先，需要使用 vim 编辑器在“~/sparkapp”目录下新建文件 simple.sbt，命令如下：
simple.sbt 文件用于声明该独立应用程序的信息以及与 Spark 的依赖关系（实际上，只 要扩展名使用.sbt，文件名可以不用 simple，可以自己随意命名，比如 mysimple.sbt）。需要 在 simple.sbt 文件中输入以下内容：
为了保证 sbt 能够正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构：
接下来，可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR：
生成的 JAR 包的位置为“~/sparkapp/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar”。 对于前面 sbt 打包得到的应用程序 JAR 包，可以通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行，命令如下：
