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。

您可以使用以下命令来实现您的需求：

val textFile = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
val count = textFile.count()
val result = sc.parallelize(Seq(count))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")

在上述代码中，我们首先使用`sc.textFile()`函数来读取本地文件`/data/bigfiles/test.txt`，并将其存储在RDD对象`textFile`中。接下来，我们使用`count()`函数来计算`textFile`中的行数，并将其存储在变量`count`中。最后，我们使用`sc.parallelize()`函数将`count`转换为一个RDD对象，并使用`saveAsTextFile()`函数将其保存到本地文件系统中的`/root/result.txt`文件中。

需要注意的是，我们在使用`sc.textFile()`和`sc.parallelize()`函数时使用了`file://`前缀来指定本地文件系统。如果您的文件系统不同，您需要相应地更改前缀。

相关问题

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。

好的，让我逐步为您解答这两个问题。

1. 读取本地文件并统计行数

您可以在 Spark Shell 中使用以下代码来读取本地文件并统计行数：

val textFile = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
val count = textFile.count()
sc.parallelize(Seq(count)).saveAsTextFile("file:///root/result.txt")

这里，我们使用 `sc.textFile` 方法读取本地文件，并使用 `count` 方法统计文件的行数。然后，我们将行数保存到一个 `RDD` 中，并使用 `saveAsTextFile` 方法将其保存到本地文件系统中。

2. 读取 HDFS 文件并统计行数

您可以在 Spark Shell 中使用以下代码来读取 HDFS 文件并统计行数：

val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
val count = textFile.count()
sc.parallelize(Seq(count)).saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")

这里，我们使用 `sc.textFile` 方法读取 HDFS 文件，并使用 `count` 方法统计文件的行数。然后，我们将行数保存到一个 `RDD` 中，并使用 `saveAsTextFile` 方法将其保存到本地文件系统中。

请注意，这里我们将结果保存到本地文件系统中，而不是 HDFS 中。如果您希望将结果保存到 HDFS 中，可以将 `saveAsTextFile` 方法的参数修改为 HDFS 路径。

开始任务前，请先打开右侧命令行窗口，执行如下命令创建数据环境： bash /data/workspace/myshixun/env.sh 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

由于我是一个 AI 语言模型，并没有实际操作环境，无法执行命令。但是根据您提供的命令，可以理解为先执行一个脚本文件 `env.sh` 来创建数据环境，然后通过 Spark Shell 分别读取本地文件和 HDFS 文件，并统计它们的行数并保存到本地文件中。

以下是可能的实现代码：

1. 统计本地文件行数并保存结果：

// 读取本地文件
val file = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")

// 统计行数
val count = file.count()

// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")

2. 统计 HDFS 文件行数并保存结果：

// 读取 HDFS 文件
val file = sc.textFile("hdfs:///user/hadoop/test.txt")

// 统计行数
val count = file.count()

// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")

执行上述代码时需要保证 Spark Shell 已经与 Spark 集群连接成功，并且具有读取和写入本地文件的权限。