一、Spark缓存类型
Spark缓存策略类是StorageLevel，其有如下几个变量
StorageLevel有如下几个对缓存策略的定义
二、Spark算子
下图是Spark算子列表
三、Spark 算子应用（统计文件单词数量）
3.1、给node1服务器上传一个文件，待Spark统计其中单词数，这里我使用的文件是/home/zookeeper.out
3.2、启动Spark Local模式
前往node1服务器，执行如下命令
cd /home/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4/
./bin/spark-shell --master local出现如下回显表示启动成功，这样我们就可以在下面scala控制台编写spark程序了。
3.3 控制台编写Spark程序
读文件：
val lines = sc.textFile("file:///home/zookeeper.out");
将每一行按空格分割为多个单词：
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }
将单词作为key，value默认设为1，为计数做准备
val pairs = words.map { word => (word, 1) }
将单词分组累加
val wordcounts = pairs.reduceByKey { _ + _ }
输出结果至本地
wordcounts.saveAsTextFile("file:///home/zookeeper.out.wordcount")
查看输出结果
cat /home/zookeeper.out.wordcount/part-00000
将单词数由小到大排列
先删除/home/zookeeper.out.wordcount目录，再执行下方scala脚本
wordcounts.map(x => (x._2,x._1)).sortByKey().saveAsTextFile("file:///home/zookeeper.out.wordcount")查看输出结果
cat /home/zookeeper.out.wordcount/part-00000
来源：oschina
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