在虚拟机中搭建好Spark集群，可以正常启动集群和Spark-Shell

那太好了！现在你可以在Spark集群上运行分布式计算任务了。接下来，你可以使用以下步骤在Spark集群上运行一个简单的WordCount应用程序：

1. 在Spark Master节点上，使用以下命令启动Spark Master服务:

   ./sbin/start-master.sh

2. 访问Spark Master的web界面，在浏览器中输入：`http://<master-ip>:8080`。你应该能够看到Spark Master节点的状态和一些统计信息。

3. 在Spark Worker节点上，使用以下命令启动Spark Worker服务:

   ./sbin/start-worker.sh spark://<master-ip>:7077

注意：在此命令中，`<master-ip>`应该替换为你的Spark Master节点的IP地址。

4. 访问Spark Master的web界面，你将看到Spark Worker节点已经成功连接到Spark Master。

5. 在Spark Master节点上，使用以下命令启动Spark Shell:

   ./bin/spark-shell --master spark://<master-ip>:7077

注意：在此命令中，`<master-ip>`应该替换为你的Spark Master节点的IP地址。

6. 运行以下Spark代码来执行WordCount应用程序:

   val textFile = sc.textFile("<path-to-input-file>")
   val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
   wordCounts.saveAsTextFile("<path-to-output-file>")

注意：在此代码中，`<path-to-input-file>`应该替换为你的输入文件的路径，`<path-to-output-file>`应该替换为你的输出文件的路径。

7. 查看输出文件，你将看到WordCount应用程序的结果。

希望这些步骤对你有所帮助！