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Spark提供了交互式shell，交互式shell让我们能够点对点（原文：ad hoc）数据分析。如果你已经使用过R，Python，或者Scala中的shell，或者操作系统shell（例如bash），又或者Windows的命令提示符界面，你将会对Spark的shell感到熟悉。
但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样，其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操作数据，Spark shell让你可以操作分布在很多机器上的磁盘或者内存里的数据，而Spark负责在集群上安排这些操作。
因为Spark可以将数据加载进工作节点的内存，所以，很多分布式计算，即使是那些处理分布在很多机器上、大小在TB级的数据，也能在几秒之内运行完成。这让Spark shell适合迭代、点对点和探索性分析。Spark提供Python和Scala shell，这些shell已经被增强来支持连接到集群。
小提示
Spark只提供了Python和Scala shell。但是，因为一个shell对于学习API是非常有用的，我们建议你用这两种语言之一来运行这些例子，即使你是一个Java开发者。在每一个语言中，这些Api都是相似的。
展示Spark shell的强大最简单的方式就是用它们来做简单的数据分析。让我们从官方文档里Quick Start Guide中的例子开始。
第一步是打开一个shell。为了打开Spark的Python版本（也被叫做PySpark），进入你的Spark目录，然后输入：
bin/pyspark
(在Windows里输入：bin\pyspark)
为了打开shell的Scala版本，输入：
bin/spark-shell
shell提示符应该会在几秒内出现。当shell开始的时候，你将会看到大量的日志信息。你可能需要敲击一下Enter键来清除日志输出和得到shell提示符。图2-1展示了当你打开PySpark时它的样子的。
图2-1
打印在shell里的日志信息可能会让你感到不爽。你可以让日志不输出这么多信息。为了实现这个目标，你可以在conf目录下创建一个叫做log4j.properties的文件。在conf目录下已经包含了这个文件的一个模版，叫log4j.properties.template。为了让日志少些废话，可以复制一份log4j.properties.template，改名为log4j.properties，然后在文件里找到这一行：
log4j.rootCategory=INFO, console
然后调低日志级别，把它改为下面这个样子：
log4j.rootCategory=WARN, console
这样，我们就只会看到WARN和更高级别的日志信息了。
当你再次打开shell，你看到的日志输出应该就少一些了，如图（图2-2）。
图2-2
使用IPython
IPython是一个增强版的Python shell，被许多Python使用者喜爱，它提供了像按tab键补全的功能。你可以在http://ipython.org找到安装它的指令。你可以通过设置IPYTHON环境变量为1来使用带Spark的IPython：
IPYTHON=1 ./bin/pyspark
为了使用IPython Notebook（IPython的基于web浏览器的版本），就用下面的命令：
IPYTHON_OPTS=“notebook” ./bin/pyspark
在Windows上，设置环境变量并运行shell，可以使用下面的命令：
set IPYTHON=1bin\pyspark
在Spark里面，我们通过在分布式数据集上执行操作来表达我们的计算，这些操作会在集群上并行地执行。这些分布式数据集叫做弹性分布式数据集，或者RDD。RDD是Spark对分布式数据和计算的基本抽象。
在我们讲述更多关于RDD的内容之前，让我们通过根据一个本地文本文件在shell中创建一个RDD，并在上面做一些非常简单的点对点分析，具体操作在例2-1（Python）和例2-2（Scala）完成：
例2-1. Python统计文本行数
>>> lines = sc.textFile(“README.md”) # 创建一个叫lines的RDD
>>> lines.count() # 统计这个RDD中元素个数127
>>> lines.first() # 获得这个RDD中的第一个元素
u’# Apache Spark’
例2-2. Scala统计文本行数
scala> val lines = sc.textFile(“README.md”) // 创建一个叫lines的
RDDlines: spark.RDD[String] = MappedRDD[…]
scala> lines.count() // 统计这个RDD中元素个数
res0: Long = 127scala> lines.first() // 获得这个RDD中的第一个元素
res1: String = # Apache Spark
通过组合键Ctrl-D可以推出shell。
小提示
我们将在第七章讨论更多关于在集群上分析数据的内容，但是你可能已经从启动shell时的日志输出中注意到这一条信息：
INFO SparkUI: Started SparkUI at http://[ipaddress]:4040
你可以在这里访问Spark UI，然后看到关于你的任务和集群的各种各样的信息。
在例2-1和2-2中，lines变量是一个RDD，它是根据一个在我们本地机器上的文本文件创建的。我们可以在这个RDD上运行各种各样的并行操作，例如统计数据集中元素的个数（这里是文本的文本行行数）或者打印第一个元素。在接下来的章节里，我们将深入讨论RDD，但是在我们深入之前，让我们花点儿时间介绍一下基本的Spark概念。
基本的Spark概念在这里介绍：
Spark核心概念介绍（翻译自Learning.Spark.Lightning-Fast.Big.Data.Analysis）
Spark的Python和Scala shell介绍（翻译自Learning.Spark.Lightning-Fast.Big.Data.Analysis）
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原文地址：http://blog.csdn.net/l294265421/article/details/48090923
