将rdd1保存为wordback到/root/user中。

好的，这是一个关于Spark的问题，我会尽力回答。根据您的要求，将rdd1保存为wordback到/root/user中，您可以使用以下代码：

rdd1.saveAsTextFile("/root/user/wordback")

这将把rdd1保存为文本文件，并将其存储在/root/user/wordback目录中。请确保您有足够的权限将文件保存到该目录中。我希望这可以帮助您！如果您还有其他问题，请随时问我。

相关问题

将rdd1保存为workback到/root/user中

您可以使用以下代码将`rdd1`保存为`workback`到`/root/user`中：

rdd1.saveAsTextFile("file:///root/user/workback")

请注意，这将会将`rdd1`保存为文本文件，若需要保存为其他格式，请使用相应的函数。另外，请确保您有足够的权限将文件保存到`/root/user`目录下。

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。