spark总结3

cd 到hadoop中  

 然后格式化      进入到 bin下 找到 hdfs  然后看看里面有哈参数：

 ./hdfs namenode -format   格式化

然后启动 sbin/start-dfs.sh

hdfs的关系界面   

http://192.168.94.132:50070/

创建文本：

   创建个目录   hdfs dfs -mkdir /wc      创建个目录

上传3份

打开spark-shell

分配下资源哦 而且不要启动单机版的 要启动集群

把 wc下面的文件都读取了 哈哈哈

 如果要保存到hdfs中去呢？

 用spark shell  用scala 了

把hive 配置文件放到 spark 的conf 中 以后让 hive 直接跑在spark上面    爽了  更快

hive on spark   换了个执行引擎

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1.首先启动hdfs

2.向hdfs上传一个文件到hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt

3.在spark shell中用scala语言编写spark程序

sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt").flatMap(_.split(" "))        

.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")

（先从hdfs中读数据 然后  读进来的数据flatMap 进行切分 压扁，  map把每个元素取出来进行相应操作，生成rdd（以前都是数组或集合的方法操作），reduceBykey rdd独有的， sortBy  ）

4.使用hdfs命令查看结果

hdfs dfs -ls hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/p*