1、

scala> val inFile = sc.textFile("./spam.data")

   作用是将spam.data当作文本文件加载到Spark中，将spam.data文件中的每行作为一个RDD中的单独元素加载到Spark中，并返回一个名为inFile的RDD。

   2、

scala> val inFile = sc.textFile([filepath])

   作用是，在本地模式下，可以将文件从本地直接加载。

   3、

scala> import spark.SparkFiles;scala> val file = sc.addFile("spam.data")scala> val inFile = sc.textFile(SparkFiles.get("spam.data"))

    作用是，让spam.data文件在所有机器上都有备份，使用了SparkContext类中的addFile函数。

   4、

scala> val nums = inFile.map(x => x.split(' ').map(_.toDouble))

    作用是比较nums和inFile这两个RDD，确认一下两种数据的内容是一致的。

    注意了，x=>x.toDouble与_.toDouble等价

  5、

scala> inFile.first()

     作用是查看你inFile这个RDD中的第一个元素

  6、

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本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5717855.html，如需转载请自行联系原作者