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”；

1. cd /usr/local/hadoop
2. ./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