在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用action方法才会正式运行。
安装Spark集群教程
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一、引言
随着大数据技术的发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。然而，在实际应用中，不同项目可能需要使用不同版本的Spark来满足特定需求。将详细介绍如何在现有Spark1.3的基础上安装并配置Spark2.1.0，实现两个版本的共存，以适应新老项目的需求。
二、环境准备
在开始安装之前，请确保以下条件已满足：1. Java环境：Spark需要Java运行环境支持，推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境：本教程假设已有Hadoop环境，并且版本不低于2.6。3. 操作系统：Linux操作系统，以Ubuntu为例进行说明。
三、下载Spark 2.1.0
需要从Apache官方网站下载Spark 2.1.0版本。根据实际情况选择合适的压缩包，例如spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz。可以通过以下命令进行下载：
wget https://archive.apache.org/dist/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz
四、配置Spark 2.1.0
解压Spark压缩包：
tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz
复制配置文件：为了使Spark 2.1.0能够正常运行并与现有的Hadoop环境集成，需要复制必要的配置文件，特别是yarn-site.xml和hive-site.xml。
cp /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/
cp /etc/hadoop/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/
修改配置文件：
spark-defaults.conf：打开此文件，添加或修改以下配置项，以确保Spark 2.1.0正确地与Hadoop集成。
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一、Spark概述
定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。
特性：
内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。
高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。
高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。
二、Spark与MapReduce对比
相同点：
均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。
均为大数据计算框架。
不同点：
开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。
性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。
执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。
三、安装软件介绍
Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。
Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。
IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。
四、实验环境设置
硬件要求：
Master：192.168.0.132
Slave1：192.168.0.131
Slave2：192.168.0.138
软件要求：
Java运行环境
Hadoop集群
Linux桌面操作系统
五、实验材料及安装步骤
Maven安装：
下载apache-maven-3.3.9-bin.zip
下载本地类库mavenRepositorySparkScala
解压并配置环境变量
Scala安装：
下载scala-2.11.7
安装并配置环境变量
IDEA安装：
下载ideaIC-14.1.4.tar
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