1、启动spark（进入spark的bin目录下，输入：./spark-shell命令）
2、声明一个变量，通过val first=sc.textFile("file:///home/yaozhen/movie.txt");指令从该文档中获取数据，file指的是当前节点的路径下的文档；（生成Rdd）
3、查询文档中内容的行数，first.count;(注意：文档结束后不要换行，否则会多算一行；另外，在上面写文档路径的时候，file后面需要加“///”,否则该方法无法调用)；
4、通过val third=first.flatMap(lines => lines.split("\t"));指令将文档类的内容“拍扁”成一个个单词，然后按照“\t”（制表符）的样式切割（注意：split方法中的参数取决于文档中元素是按照怎样的符号分割的。）
5、可以使用 third.collect;指令查询一下生成的Rdd内容的样式。
6、使用val four=third.map(words => (words,1));方法，将文档中的内容按照（key，value）的方式封装，其中value为1；
7、可以使用 four.collect;指令查询一下当前的Rdd内容的样式；
8、使用val five=four.reduceByKey(_+_);指令将封装好的map中的同一个key下面的value值进行相加；
9、将action完后的数据的key和value位置互换，使用元组中的val six=five.map(res => (res._2,res._1));方法；
10、使用val eight=six.sortByKey(false);方法，将封装好的map按照key的大小进行降序，（sortByKey（）默认为升序，参数传入false则为降序）；
11、使用val nine=eight.map(ret => (ret._2,ret._1);方法，将map中的key和value位置互换；
12、使用 nine.saveAsTextFile("hdfs://192.168.88.2:9000/res");方法，将运算后的新数据存入hdfs中（记得一定要启动hdfs），res文件夹不需要自己创建，hdfs会自己创建（上传成功后，spark指令不会报错，直接跳入下一行）。成功后，输入hdfs的地址和端口号即可查询数据是否写入。
