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Spark的交互式脚本是一种学习API的简单途径，也是分析数据集交互的有力工具。
Spark抽象的分布式集群空间叫做Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性数据集。
其中，RDD有两种创建方式：
（1）、从Hadoop的文件系统输入（例如HDFS）；
（2）、有其他已存在的RDD转换得到新的RDD；
下面进行简单的测试：
1. 进入SPARK_HOME/bin下运行命令：
[java]
view plain
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?
- $./spark-shell
2. 利用HDFS上的一个文本文件创建一个新RDD：
[java]
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?
- scala> var textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:50040/input/WordCount/text1");
[java]
view plain
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?
- textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[1] at textFile at <console>:12
3. RDD有两种类型的操作 ，分别是Action（返回values）和Transformations（返回一个新的RDD）
（1）Action相当于执行一个动作，会返回一个结果：
[java]
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?
- scala> textFile.count() // RDD中有多少行
输出结果2：
[java]
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?
- 14/11/11 22:59:07 INFO spark.SparkContext: Job finished: count at <console>:15, took 5.654325469 s
- res1: Long = 2
[java]
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?
- scala> textFile.first() // RDD第一行的内容
结果输出：
[java]
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?
- 14/11/11 23:01:25 INFO spark.SparkContext: Job finished: first at <console>:15, took 0.049004829 s
- res3: String = hello world
（2）Transformation相当于一个转换，会将一个RDD转换，并返回一个新的RDD：
[java]
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?
- scala> textFile.filter(line => line.contains("hello")).count() // 有多少行含有hello
结果输出：
[java]
view plain
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?
- 14/11/11 23:06:33 INFO spark.SparkContext: Job finished: count at <console>:15, took 0.867975549 s
- res4: Long = 2
4. spark shell的WordCount
[java]
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?
- scala> val file = sc.textFile("hdfs://localhost:50040/input")
- scala> val count = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)
- scala> count.collect()
输出结果：
[java]
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?
- 14/11/11 23:11:46 INFO spark.SparkContext: Job finished: collect at <console>:17, took 1.624248037 s
http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/41043039