启动PySpark，在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；若上述test.txt文件不存在，请先在指定位置创建（HDFS中的可由Linux本地上传过去），文件内容自定，多行即可。

在PySpark中启动并操作HDFS文件，首先需要导入必要的库，如`pyspark.sql.SparkSession`。如果`test.txt`文件不存在，我们可以在Python脚本中通过`sc.textFile()`函数创建一个空文件。接下来，按照以下步骤进行：

1. **创建SparkSession**：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder \
       .appName("HDFS File Processing") \
       .getOrCreate()

2. **检查文件是否存在并创建（如果必要）**：

   if not spark.sparkContext.fs.exists("/user/hadoop/test.txt"):
       # 创建一个空文件
       spark.sparkContext.textFile("/user/hadoop/test.txt", numSlices=1).saveAsTextFile("/user/hadoop/test.txt")

上述代码会在HDFS上创建一个名为`test.txt`的文本文件，如果有多个分区（`numSlices`），则每个分区将是一个空的行。

3. **读取文件并计算行数**：

   lines = spark.read.text("/user/hadoop/test.txt")
   num_lines = lines.count()
   
   print(f"The file '/user/hadoop/test.txt' has {num_lines} lines.")

`lines.count()`会返回文件中行的数量。

请注意，这需要你在运行此代码的机器上已经配置了Hadoop和Spark，并且有权限访问HDFS。