spark_sql_cmd=/usr/local/spark/bin/spark-sql

`spark_sql_cmd` 是一个环境变量，它被设置为指向Spark SQL的执行文件路径。在这个例子中，`spark_sql_cmd` 被设置为 `/usr/local/spark/bin/spark-sql`，这意味着当您在命令行中输入 `spark_sql_cmd` 并执行时，实际上会运行 `/usr/local/spark/bin/spark-sql` 这个命令。这通常是为了简化对Spark SQL的调用，避免每次都需要输入完整的路径。

例如，您可能在 `.bashrc` 或其他shell配置文件中添加如下行来设置这个环境变量：

export spark_sql_cmd=/usr/local/spark/bin/spark-sql

这样设置后，每次在shell中输入以下命令：

spark_sql_cmd -e "SELECT * FROM some_table"

实际上就等同于执行：

/usr/local/spark/bin/spark-sql -e "SELECT * FROM some_table"

这种方式可以方便地执行Spark SQL命令，进行数据查询、数据处理等操作。

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启动spark-shell时报错/usr/local/spark//bin/spark-class: line 71: /root/jdk1.8.0_181/bin/java: No such file or directory

启动spark-shell时报错"/usr/local/spark//bin/spark-class: line 71: /root/jdk1.8.0_181/bin/java: No such file or directory"是因为系统找不到Java的安装路径。您需要检查Java是否正确安装并配置了环境变量。您可以通过以下步骤来解决这个问题：

1. 检查Java是否正确安装。您可以在终端中输入"java -version"来检查Java是否正确安装。如果Java未正确安装，则需要重新安装Java。

2. 检查Java的环境变量是否正确配置。您可以在终端中输入"echo $JAVA_HOME"来检查Java的环境变量是否正确配置。如果Java的环境变量未正确配置，则需要手动配置Java的环境变量。

3. 检查Spark的环境变量是否正确配置。您可以在终端中输入"echo $SPARK_HOME"来检查Spark的环境变量是否正确配置。如果Spark的环境变量未正确配置，则需要手动配置Spark的环境变量。

liu@ubuntu:/usr/local/spark$ whereis python python: /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python3.5m /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python /usr/lib/python3.5 /usr/lib/python2.7 /etc/python3.5 /etc/python2.7 /etc/python /usr/local/lib/python3.5 /usr/local/lib/python2.7 /usr/include/python3.5m /usr/share/python /usr/share/man/man1/python.1.gz liu@ubuntu:/usr/local/spark$ mv python 2.7 spark mv: target 'spark' is not a directory

根据你提供的信息，你想将 `/usr/local/spark` 目录下的 `python` 文件移动到 `/usr/local/spark/2.7` 目录下。

但是，你的命令中出现了错误。正确的命令应该是：

mv /usr/local/spark/python /usr/local/spark/2.7

这样，`/usr/local/spark/python` 文件就会被移动到 `/usr/local/spark/2.7` 目录下。

注意，如果 `/usr/local/spark/2.7` 目录不存在，你需要先创建该目录。可以使用以下命令创建目录：

mkdir /usr/local/spark/2.7