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前提条件
整合步骤
cd到spark的conf的目录，修改spark-env.sh
添加如下
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop
保存退出，将spark-env.sh分发到其他两个节点
scp spark-env.sh hadoop-0000:/home/hadoop/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf scp spark-env.sh hadoop-0001:/home/hadoop/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf
启动
首先启动Hadoop HA
http://hadoop-0000:50070 —— active
http://hadoop-0001:50070 —— standby
接着启动Spark HA（这里选择是hadoop-0002作为master）
http://hadoop-0002:8080 —— ALIVE
http://hadoop-0001:8080 —— STANDBY
执行spark-shell
spark-shell --master spark://hadoop-0002:7077
WordCount
为了运行WordCount，需要上传一个文件到HDFS
hadoop fs -put wordcount.txt /spark/wordcount
切回spark-shell，执行如下
val rdd = sc.textFile("hdfs://hadoop-0000:9000/spark/wordcount/wordcount.txt")
接着执行
rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect
这条语句等价于
rdd.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b).collect
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