跟天齐老师学Spark（4）--Spark整合hdfs_spark 连接hdfs 高可用集群 core-site.xml hdfs-site.xml

spark整合hdfs：
需求：从hdfs中读取数据，用spark计算，再写到hdfs中。
启动zookeeper；
启动hadoop的hdfs；
然后启动spark（我们这里就不启动高可用集群了，这里只启动一个Master）；
向spark集群提交任务；

spark-shell中写的程序仅仅是做实验；
实际开发中，是先在IDE中开发spark程序，然后打包，提交到集群。然后用
脚本或调度框架来调度。

我们这里在spark-shell中写一个spark程序：

读取hdfs中的数据的话，先指定hdfs的地址，你可以将hadoop的两个配置文件hdfs-site.xml和core-site.xml拷贝到spark的conf目录下，但是我们这里因为是测试，所以hdfs的地址写死了：
sc.textFile("hdfs://hadoop01:9000/wc").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile("hdfs://hadoop01:9000/wc/out05")

上面的spark-shell只是在测试或者学习的时候常用的方式。

在生产中，一般是在开发工具中开发好程序，然后将程序打成jar包，在提交到spark集群上运行。