spark shell读取hadoop hdfs上文本文件统计wordcount的方法

### 回答1：
1. 首先启动spark shell，输入以下命令：

$ spark-shell

2. 然后，使用以下命令读取Hadoop HDFS上的文本文件：

val textFile = sc.textFile("hdfs://<namenode>:<port>/<path-to-file>")

其中，`<namenode>`是Hadoop集群的名称节点，`<port>`是Hadoop集群的端口号，`<path-to-file>`是要读取的文件在HDFS上的路径。

3. 接下来，使用以下命令进行wordcount统计：

val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

其中，`flatMap`函数将每一行文本拆分成单词，`map`函数将每个单词映射为`(word, 1)`的键值对，`reduceByKey`函数将相同单词的计数值相加。

4. 最后，使用以下命令输出结果：

wordCount.collect().foreach(println)

这将打印出每个单词及其出现次数的统计结果。

### 回答2：
spark shell是spark提供的一个交互式的命令行工具，通过该工具，我们可以方便地使用spark的各种功能和API来对数据进行处理和分析。如果我们需要从hadoop的hdfs上读取文本文件，并进行wordcount统计的话，可以按照以下步骤来实现：

1. 启动spark shell

首先，我们需要在终端中输入以下命令来启动spark shell：

$ spark-shell

该命令会启动一个交互式的spark环境，我们可以在该环境中进行数据处理和分析操作。

2. 读取hdfs上的文本文件

接下来，我们需要从hdfs上读取文本文件，并将其加载到spark中进行处理。可以使用以下命令来实现：

val textFile = sc.textFile("hdfs://<name-node>:<port>/path/to/text/file")

其中，sc是sparkContext的实例，用来表示spark的环境；textFile是一个RDD对象，表示读取到的文本文件。需要将<name-node>和<port>替换为实际的hdfs集群的名称和端口号，而路径则替换为实际的文本文件路径。

3. 进行wordcount统计

读取文本文件后，我们可以使用spark提供的各种API来对文本进行处理和分析。下面是一个简单的例子，用来统计文本中单词的个数：

val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

其中，flatMap()函数将每一行的文本内容进行分割，并将结果扁平化成一个个单词；map()函数将每个单词转化成(key, value)的形式，其中value初始化为1；reduceByKey()函数将每个单词出现的次数累加起来，并统计出总数。

4. 输出统计结果

统计完成后，我们可以使用以下命令将结果输出到控制台：

counts.collect().foreach(println)

该命令会将counts这个RDD对象的结果输出到控制台上。其中，collect()函数将RDD对象中的元素收集到一个数组中，而foreach()函数则将该数组中的每个元素依次输出到控制台上。

以上就是使用spark shell读取hadoop hdfs上文本文件统计wordcount的方法。通过这种方式，我们可以方便地使用spark分布式计算的能力来处理大规模的数据集，提高数据处理效率。

### 回答3：
使用Spark shell读取Hadoop HDFS上的文本文件并进行wordcount统计，通常需要经历以下几个步骤：

1. 启动Spark shell。在终端中输入`spark-shell`命令，即可启动Spark shell。此时会自动连接本地的Spark集群，进入Scala交互模式，可以开始使用Spark。

2. 创建RDD并读取HDFS上的文本文件。使用`sc.textFile(path)`方法可以创建一个RDD，读取HDFS上指定路径下的文本文件。其中，`path`可以是一个文件路径或者是一个目录路径，表示需要读取的文件或者目录。如下所示：

val textFile = sc.textFile("hdfs://host:port/path/to/file")

需要注意的是，`host:port`表示HDFS的NameNode地址和端口号，可以根据实际情况进行修改。

3. 对RDD进行转换操作。由于需要进行wordcount统计，所以需要对RDD中的每一行文本进行分词处理，将单词作为RDD的元素。可以使用`flatMap`方法将每一行文本映射为多个单词，并使用`map`方法将每个单词映射为`(单词, 1)`的形式。

val words = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val pairs = words.map(word => (word, 1))

4. 执行reduceByKey操作。使用`reduceByKey`方法将相同key的value相加，得到每个单词出现的次数。最后可以使用`sortBy`方法对统计结果进行排序，得到出现次数最多的单词。

val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
val sortedCounts = wordCounts.sortBy(_._2, false)
sortedCounts.take(10).foreach(println)

具体而言，以上四个步骤可以合并为如下一行代码：

sc.textFile("hdfs://host:port/path/to/file")
  .flatMap(line => line.split(" "))
  .map(word => (word, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .sortBy(_._2, false)
  .take(10)
  .foreach(println)

需要注意的是，在实际的生产环境中，还需要进行一些优化，如设置并行度、缓存RDD等。但是以上的步骤已经足够实现一个简单的wordcount统计。