首先簡單介紹一下，HDFS的相關操作：
1、在HDFS上創建文件夾
hdfs dfs -mkdir /path
2、將本地文件拷貝到HDFS上
hdfs dfs -copyFromLocal local_file /dstpath
hdfs dfs -put local_file /dstpath
3、將HDFS上的文件拷貝到本地
hdfs dfs -copyToLocal /dstpath local_path
hdfs dfs -get /dstpath local_path
4、列出HDFS上文件夾下的文件
hdfs dfs -ls /dstpath
5、查看HDFS上文件的內容
hdfs dfs -cat /dstpath/result.txt
常用的RDD轉換操作API：
1、filter(func) 篩選出滿足函數func的元素，並返回一個新的數據集
2、map(func) 將每個元素傳遞到函數func中，並將結果返回爲一個新的數據集
3、flatMap(func) 與map()相似，但每個輸入元素都可以映射到0或多個輸出結果
4、groupByKey() 應用於(K,V)鍵值對的數據集時，返回一個新的(K, Iterable)形式的數據集
5、reduceByKey(func) 應用於(K,V)鍵值對的數據集時，返回一個新的(K, V)形式的數據集，其中每個值是將每個key傳遞到函數func中進行聚合後的結果
行動操作常用API：
1、count() 返回數據集中的元素個數
2、collect() 以數組的形式返回數據集中的所有元素
3、first() 返回數據集中的第一個元素
4、take(n) 以數組的形式返回數據集中的前n個元素
5、reduce(func) 通過函數func（輸入兩個參數並返回一個值）聚合數據集中的元素
6、foreach(func) 將數據集中的每個元素傳遞到函數func中運行
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接下來看看正規內容，
查看HDFS文件word1.txt的內容
第一個實例
1、從分佈式文件系統HDFS中加載數據
轉換操作：包含“java”數據
行動操作：返回包含java數據集中的元素個數
打印包含java數據集中的元素，用“，”分隔。
第二個實例
2、一個綜合實例：
第三個實例
3、通過並行集合（數組）創建RDD
創建數組
轉化成RDD
RDD->RDD，並對每個元素+10，
顯示+10的結果，用“，”分隔。
行動操作：
count() 返回數據集中的元素個數
collect() 以數組的形式返回數據集中的所有元素
first() 返回數據集中的第一個元素
take(n) 以數組的形式返回數據集中的前n個元素
reduce(func) 通過函數func（輸入兩個參數並返回一個值）聚合數據集中的元素
行動操作：
foreach(func) 將數據集中的每個元素傳遞到函數func中運行（注意：遍歷的結果是隨機的）
實例四
4、通過並行集合創建RDD。
具體結果如下圖：
