在hadoop、zookeeper、hbase、spark集群环境搭建 中已经把环境搭建好了，工欲善其事必先利其器，现在器已经有了，接下来就要开搞了，先从spark-shell开始揭开Spark的神器面纱。

spark-shell是Spark的命令行界面，我们可以在上面直接敲一些命令，就像windows的cmd一样，进入Spark安装目录，执行以下命令打开spark-shell：

bin/spark-shell --master spark://hxf:7077 --executor-memory 1024m --driver-memory 1024m --total-executor-cores 4

executor-memory是slave的内存，driver-memory是master的内存，total-executor-cores是所有的核数

终端显示如下图，可以看到spark-shell已经帮我们初始化了两个变量sc、spark，sc是Spark context，spark是Spark session，没吃过猪肉见过猪跑，像这些包含context啊session啊不用想就很重要，同样Spark的执行就是靠这俩变量，目前先混个眼熟，日后再说

Spark管理页面显示如下图：

OK，现在我们开始动手敲第一个例子，统计Spark目录下 README.md 这个文件中各个单词出现的次数：

首先给出完整的代码，方便大家有一个整体的思路：

val textFile = sc.textFile("file:/data/install/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/README.md")
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCounts.collect()

代码很简单，但是第一次见到可能不是很理解，下面进行讲解

1. Spark读取原始数据的方式

首先读取 README.md：

val textFile = sc.textFile("README.md")

这条代码是读取原始数据转化为Spark自己的数据格式RDD，一般读取原始数据有两种方式

1、测试用法：调用SparkContext的parallelize方法

val rdd = sc.parallelize(Array(1 to 10))

这样就获取到了1到10的数组，多用于测试程序，正式开发不用这种

2、正式用法：所有Hadoop可以使用的数据源Spark都可以使用，当然我们最常用的还是SparkContext的textFile方法，如读取Hdfs上的文件：

val rdd = sc.parallelize("hadoop://hxf:9000/test/test.log")

2. Spark的基础数据类型RDD

上面通过textFile得到的结果叫做RDD，是Spark的基础数据类型。

RDD是Resillient Distributed Dataset的简称，意思是弹性分布式数据集，这个名字不是太好理解，但是我们可以从字面上了解到RDD是分布式的、并且是数据集合，假设分布式系统下有多个文件，这些文件有很多行，RDD指的是所有这些文件所有行的集合，而不是单独某一行。所以我们对RDD进行的一系列操作都是对整个集合进行的操作，并且Spark是将整个RDD放在内存中进行处理，而不是像MapReduce那样放在磁盘中，所以Spark的运算速度才会比MapReduce快。

接下来继续讲解代码：

val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCounts.collect()

最后的结果显示各个单词出现的次数，代码中的flatMap、map、reduceByKey是RDD的转化操作，collect是RDD的行动操作，不理解没关系，后文详解。这一节先暂时讲到这里，欲听后事如何，请听下回分解。