：创建input.txt文件并上传到hdfs 的/yourname/input/目录下，用spark读取 内容，对文件中所有单词去重获得词表,将词表输出到本地文件“voc.txt”文件。

要完成这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. 使用Hadoop的命令行工具来创建本地的`input.txt`文件，并上传到HDFS的指定目录`/yourname/input/`下。可以使用以下命令来创建文件并上传：

hadoop fs -mkdir -p /yourname/input/
hadoop fs -put input.txt /yourname/input/

2. 使用Spark来读取HDFS上的文件内容。首先，确保你已经配置好了Spark环境，并且能够运行Spark作业。然后，使用以下的Scala代码来读取文件，并对内容进行处理：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object UniqueWords {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("UniqueWords")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val inputPath = "/yourname/input/input.txt"
    val outputPath = "./voc.txt"

    val textFile = sc.textFile(inputPath)
    val uniqueWords = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))
                              .map(word => word.toLowerCase)
                              .distinct()
                              .collect()

    val output = sc.parallelize(uniqueWords)
    output.saveAsTextFile(outputPath)

    sc.stop()
  }
}

这段代码做了以下几件事情：

- 初始化Spark环境，并创建一个SparkContext对象。
- 读取HDFS上`/yourname/input/input.txt`路径的文件内容。
- 使用flatMap将每行文本拆分成单词，并使用map将每个单词转换为小写。
- 使用distinct方法去除重复的单词，得到一个包含所有唯一单词的RDD。
- 将这些单词collect到一个数组中，并使用Spark的saveAsTextFile方法将结果保存到本地文件系统中的`voc.txt`文件。

3. 运行Spark程序。你可以使用sbt、Maven或者直接使用Spark的submit命令来运行你的应用程序。

spark-submit --class UniqueWords --master local[4] your-spark-app.jar

请确保你已经将代码打包成jar包，并且替换`your-spark-app.jar`为你的实际jar文件名。