Spark是一个分布式内存计算框架，可部署在YARN或者MESOS管理的分布式系统中（Fully Distributed），也可以以Pseudo Distributed方式部署在单个机器上面，还可以以Standalone方式部署在单个机器上面。运行Spark的方式有interactive和submit方式。本文中所有的操作都是以interactive方式操作以Standalone方式部署的Spark。具体的部署方式，请参考Hadoop Ecosystem。

HDFS是一个分布式的文件管理系统，其随着Hadoop的安装而进行默认安装。部署方式有本地模式和集群模式，本文中使用的时本地模式。具体的部署方式，请参考Hadoop Ecosystem。

目标：

能够通过HDFS文件系统在Spark-shell中进行WordCount的操作。

前提：

存在一个文件，可通过下面的命令进行查看。

hadoop fs -ls /

如果不存在，添加一个(LICENSE文件需要在本地目录中存在)。更多hadoop命令，请参考hadoop命令。

hadoop fs -put LICENSE /license.txt

通过Web Browser查看Hadoop是否已经运行。

http://localhost:50070

步骤：

Step 1：进入Spark-shell交互式命令行。

spark-shell

Step 2：读取license.txt文件，并check读取是否成功。如果不存在，则提示如下错误。

val s = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/license.txt")

s.count

Step 3：设定输出的文件个数并执行统计逻辑

val numOutputFiles = 128

val counts = s.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _, numOutputFiles)

Step 4：保存计算结果到HDFS中

counts.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/license_hdfs.txt")

Step 5：在shell中查看结果

hadoop fs -cat /license_hdfs.txt/*

结论：

通过HDFS，我们可以在Spark-shell中轻松地进行交互式的分析（word count统计）。

参考资料：

http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/commands_manual.html

http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html

http://coe4bd.github.io/HadoopHowTo/sparkScala/sparkScala.html

http://coe4bd.github.io/HadoopHowTo/sparkJava/sparkJava.html