1.执行spark程序

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node1.itcast.cn:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.6.0.jar \
100

该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI

2.Spark Shell

spark-shell 是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。

2.1启动spark shell

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \
--master spark://node1.itcast.cn:7077 \
--executor-memory 2g \
--total-executor-cores 2

参数说明：

--master spark://node1.itcast.cn:7077 指定Master的地址
--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G
--total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cup核数为2个

注意：
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。

Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可。

2.在spark shell中编写WordCount程序

1.首先启动hdfs

2.向hdfs上传一个文件到hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt

3.在spark shell中用scala语言编写spark程序

sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt").flatMap(_.split(" "))
.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/out")

4.使用hdfs命令查看结果

hdfs dfs -ls hdfs://node1.itcast.cn:9000/out/p*

说明：
sc =》是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile(hdfs://node1.itcast.cn:9000/words.txt) =》是hdfs中读取数据
flatMap(_.split(" ")) =》先map在压平
map((_,1)) =》将单词和1构成元组
reduceByKey(+) =》按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile(“hdfs://node1.itcast.cn:9000/out”) =》将结果写入到hdfs中