在shell 中 spark-sql 的调试

在shell中调试Spark SQL可以采用以下步骤：

1. 打开终端，进入Spark安装目录下的bin目录，输入spark-sql命令进入Spark SQL交互式界面。

2. 在Spark SQL交互式界面中，输入set spark.sql.shuffle.partitions=10命令，设置shuffle分区数为10，以便更好地调试。

3. 输入show tables命令，查看当前Spark SQL环境中的所有表。

4. 输入select * from table_name命令，查看指定表中的数据。

5. 输入explain select * from table_name命令，查看指定SQL语句的执行计划。

6. 输入quit命令，退出Spark SQL交互式界面。

通过以上步骤，可以在shell中进行Spark SQL的调试。

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spark-shell读取hdfs文件后计算行数并将结果保存

Spark Shell是一个交互式环境，用于编写、测试和调试Apache Spark应用程序。如果你想要通过Spark Shell读取HDFS（Hadoop Distributed File System）上的文件并计算行数，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经在Spark环境中，并导入必要的库：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession

2. 创建一个新的SparkSession，如果还没有创建过：

   val spark = SparkSession.builder.appName("lineCountExample").getOrCreate()

3. 使用`spark.read.text()`函数读取HDFS文件，假设文件名为`inputFile`：

   val inputDF = spark.read.text("hdfs://path/to/inputFile")

4. 转换文本数据为DataFrame，便于处理：

   val textDF = inputDF.toDF("lines")

5. 计算行数（即文本行的数量）：

   val rowCount = textDF.count()
   println(s"Total lines in the file: $rowCount")

6. 最后，如果你想将结果保存到某个地方，比如HDFS，可以使用`write.save()`方法，例如保存为文本文件：

   rowCount.write.text("hdfs://path/to/outputFile")

注意替换上述代码中的`hdfs://path/to/inputFile` 和 `hdfs://path/to/outputFile` 为你实际的HDFS路径。