一、spark所在目录
cd usr/local/spark
二、启动spark
/usr/local/spark/sbin/start-all.sh
启动Hadoop以及Spark：
bash ./starths.sh
浏览器查看：
172.16.31.17:8080
停止Hadoop以及Spark
bash ./stophs.sh
三、基础使用
1.运行Spark示例(SparkPi)
在 ./examples/src/main 目录下有一些 Spark 的示例程序，有 Scala、Java、Python、R 等语言的版本。
我们可以先运行一个示例程序 SparkPi(即计算 π 的近似值)，执行如下命令：
./bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is roughly"
执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进行过滤(命令中的 2>&1 可以将所有的信息都输出到 stdout 中，否则由于输出日志的性质，还是会输出到屏幕中)
Python 版本的 SparkPi 则需要通过 spark-submit 运行：
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py
2.通过Spark-shell进行交互分析
Spark Shell 支持 Scala 和 Python
Scala 运行于 Java 平台(JVM，Java 虚拟机)，并兼容现有的 Java 程序。
Scala 是 Spark 的主要编程语言，如果仅仅是写 Spark 应用，并非一定要用 Scala，用 Java、Python 都是可以的。 使用 Scala 的优势是开发效率更高，代码更精简，并且可以通过 Spark Shell 进行交互式实时查询，方便排查问题。
2.1 启动Spark Shell
./bin/spark-shell
2.2 基础操作
Spark 的主要抽象是分布式的元素集合(distributed collection of items)，称为RDD(Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集)，它可被分发到集群各个节点上，进行并行操作。RDDs 可以通过 Hadoop InputFormats 创建(如 HDFS)，或者从其他 RDDs 转化而来。
2.2.1 RDD创建方式
参考链接：
(1)使用本地文件创建RDD：
val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/README.md")
代码中通过 “file://” 前缀指定读取本地文件。
(2)使用hdfs文件创建RDD：
val textfile = sc.textFile("/winnie/htest/test01.txt")
Spark shell 默认是读取 HDFS 中的文件，需要先上传文件到 HDFS 中，否则会有“org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://localhost:9000/user/local/spark/README.md”的错误。
(3)使用集合创建RDD：
从集合中创建RDD主要有下面两个方法：makeRDD 和 parallelize
makeRDD示例：
sc.makeRDD(1 to 50)
sc.makeRDD(Array("1", "2", "3"))
sc.makeRDD(List(1,3,5))
parallelize示例：
同上
2.2.2 RDD两种操作
(1)RDDs支持两种类型的操作：
actions: 执行操作，在数据集上运行计算后返回值
transformations: 转化操作，从现有数据集创建一个新的数据集
转化操作并不会立即执行，而是到了执行操作才会被执行
转化操作：
map() 参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD
flatMap() 参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD
filter() 参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD
distinct() 没有参数，将RDD里的元素进行去重操作
union() 参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD
intersection() 参数是RDD，求出两个RDD的共同元素
subtract() 参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉
cartesian() 参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积
行动操作：
collect() 返回RDD所有元素
count() RDD里元素个数，对于文本文件，为总行数
first()RRD中的第一个item，对于文本文件，为首行内容
countByValue() 各元素在RDD中出现次数
reduce() 并行整合所有RDD数据，例如求和操作
fold(0)(func) 和reduce功能一样，不过fold带有初始值
aggregate(0)(seqOp,combop) 和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样
foreach(func) 对RDD每个元素都是使用特定函数
行动操作每次的调用是不会存储前面的计算结果的，若想要存储前面的操作结果,要把需要缓存中间结果的RDD调用cache(),cache()方法是把中间结果缓存到内存中，也可以指定缓存到磁盘中(也可以只用persisit())
(2)实例
textFile.count()
textFile.first()
val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark")) // 筛选出包含 Spark 的行
linesWithSpark.count() // 统计行数
action 和 transformation 可以用链式操作的方式结合使用，使代码更为简洁：
textFile.filter(line => line.contains("Spark")).count()
找到包含单词最多的那一行内容共有几个单词：
textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
代码首先将每一行内容 map 为一个整数，这将创建一个新的 RDD，并在这个 RDD 中执行 reduce 操作，找到最大的数。map()、reduce() 中的参数是 Scala 的函数字面量(function literals，也称为闭包 closures)，并且可以使用语言特征或 Scala/Java 的库。
Hadoop MapReduce 是常见的数据流模式，在 Spark 中同样可以实现(下面这个例子也就是 WordCount)：
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b) // 实现单词统计
wordCounts.collect() // 输出单词统计结果
2.2.3 Spark shell退出
：quit
3.Spark SQL 和 DataFrames
Spark SQL 是 Spark 内嵌的模块，用于结构化数据。
在 Spark 程序中可以使用 SQL 查询语句或 DataFrame API。
DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。
3.1 Spark SQL 基本操作
Spark SQL 的功能是通过 SQLContext 类来使用的，而创建 SQLContext 是通过 SparkContext 创建的。
在 Spark shell 启动时，输出日志的最后有这么几条信息:
这些信息表明 SparkContent 和 SQLContext 都已经初始化好了，可通过对应的 sc、sqlContext 变量直接进行访问。
使用 SQLContext 可以从现有的 RDD 或数据源创建 DataFrames。
通过 Spark 提供的 JSON 格式的数据源文件 ./examples/src/main/resources/people.json 来进行演示，该数据源内容如下:
【补充：xshell上传文件】
rz
【补充：xshell下载文件】
sz