spark的代码分为两种

• 本地代码在driver端直接解析执行没有后续

• 集群代码，会在driver端进行解析，然后让多个机器进行集群形式的执行计算

spark-shell --master spark://nn1:7077 --executor-cores 2 --executor-memory 2G

sc.textFile("/home/hadoop/a.txt")
org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /home/hadoop/a.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at

rdd弹性分布式数据集合

• 如果是sc调用的方法会在集群中执行
• rdd调用的方法也会集群执行

sc.textFile("/home/hadoop/a.txt")

不是单机代码，但是文件不能再某一个机器上，因为这个命令所有的机器都会执行。

这个路径一定要放在hdfs中

问题：第一行代码就读取了数据，为什么第一行没有出现错误？

spark中的方法[算子]它是分为两种

• 转换类算子，定义逻辑，并且调用完毕以后具有返回值的，调用算子以后是不是返回rdd
• 行动类算子，触发计算，并且没有rdd的返回

代码的整体逻辑是先使用转换类算子定义逻辑，但是不执行，一旦使用action算子就会触发运算，整体才执行，这样的设计能够最大化的减少内存的使用。

所以上传hdfs文件，读取

hdfs dfs -put /home/hadoop/a.txt /

spark-shell整体代码

scala> //在spark-env.sh中配置HADOOP_CONF_DIR,默认会读取hdfs中的文件

scala> sc.textFile("/a.txt")
res6: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /a.txt MapPartitionsRDD[5] at textFile at <console>:26
//放入数据到hdfs中
scala> res6.flatMap(_.split(" "))
res7: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at <console>:27

scala> res7.map((_,1))
res8: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[7] at map at <console>:27

scala> res8.groupBy(_._1)
res9: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = ShuffledRDD[9] at groupBy at <console>:27
//分组完毕的返回值不再是map而是RDD[String,Iterable]
scala> res9.mapValues(_.size)
res10: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[10] at mapValues at <console>:27
//mapValues在scala中只能作用在map集合上，现在可以作用在RDD[k,v]
scala> res10.foreach(println)
//打印数据的时候每个机器都有，因为是分布式执行的