1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt，然后统计出文件的行数，将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt，然后统计出文件的行数，将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。

可以使用以下代码来解决你的问题：

1. 读取本地文件并统计行数

// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
                        .appName("Count Lines")
                        .master("local[*]")
                        .getOrCreate()

// 读取本地文件
val localFile = spark.read.text("/data/bigfiles/test.txt")

// 统计行数
val count = localFile.count()

// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result.txt") { write(count.toString); close }

2. 读取 HDFS 文件并统计行数

// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
                        .appName("Count Lines")
                        .master("local[*]")
                        .getOrCreate()

// 读取 HDFS 文件
val hdfsFile = spark.read.text("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")

// 统计行数
val count = hdfsFile.count()

// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result2.txt") { write(count.toString); close }

需要注意的是，上述代码中的 HDFS 地址为 localhost:9000，如果你的 HDFS 地址不同，需要做相应的修改。