本实验报告探讨大数据分析工具Spark的安装和操作。Spark作为一款内存分布式计算框架，能够高效处理大规模数据。一、实验目的本次实验学习Spark的安装和基本操作，深入了解其核心概念与应用方法。二、实验准备在开始实验之前，需进行以下准备工作： 浏览器打开spark.apache.org，查阅latest release页面，详细了解Spark概述。 下载spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz，并解压至bigdata用户HOME目录。三、实验内容1.安装Spark解压下载的spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz至bigdata用户HOME目录，并执行bin/spark-shell运行Scala解释器。 2.执行Scala代码在spark-shell中执行以下Scala代码： scala val textFile = sc.textFile("file:///home/stu/software/hadoop/README.txt") textFile.count() val linesWithHadoop = textFile.filter(line => line.contains("Hadoop")) linesWithHadoop.count()该段代码用于读取README.txt文件，并统计包含"Hadoop"的行数。 3.链式操作在spark-shell中执行以下Scala代码： scala val linesCountWithHadoop = textFile.filter(line => line.contains("hadoop")).count() val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b) wordCounts.collect()该段代码展示了链式操作的应用。