Spark入门（一）--用Spark-Shell初尝Spark滋味

Spark-Shell的使用

执行scala命令的spark-shell

进入spark的sbin目录，打开键入

./spark-shell

即可进入spark-shell的目录

spark-shell运行过程从上层来看，每一个spark应用都是由驱动器程序发起集群上的并行操作，在spark-shell中驱动器程序就是spark-shell本身。驱动器通过SparkContext对象来访问spark。事实上在shell启动时就创建了一个SparkContext的对象，其变量是sc，通过shell来查看sc如下

通过sc来读取文件：

hello文件中的内容为

u‘you,jump
i,jump
you,jump
i,jump
u,jump

我们在命令行键入

val lines = sc.textFile("/spark/hello”)
lines.count()
lines.first()

这里注意到，由于我的sapark是在hadoop集群环境下的，所以这里完整的目录可以理解成hdfs:///spark/hello。

以上这条命令，就把spark目录下hello文件装载到sc当中，但事实上，由于spark的懒加载，此时的文件只有在被操作时才会真正被读取，即lines.count()和lines.first()被执行时，才回去读取内容

执行python命令的spark-shell

当然我们也可以用进入执行python命令的spark-shell。方法如下 进入spark的sbin目录，打开键入

./pyspark-shell

通过python-shell统计hadoop文件目录下的 /spark/hello文件，如下

lines = sc.textFile(‘/spark/hello’)
lines.count()
lines.first()

结果如下：

到这里我们的spark-shell就算是正常执行，其中

读取/spark/hello文件：

lines = sc.textFile(‘/spark/hello’)

获取总行数：

lines.count()

第一行内容：

lines.first()