執行spark-shell需要指向申請資源的standalone spark集群資訊，其引數為master，還可以指定executor及driver的記憶體大小。
sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory1g --master spark:
spark-shell啟動完後，可以在互動視窗中輸入scala命令，進行操作，其中spark-shell已經預設生成sc物件，可以用：
val user_rdd1 = sc.textfile(inputpath, 10)
讀取資料資源等。
上面方法需要在互動視窗中一條一條的輸入scala程式；將scala程式儲存在test.scala檔案中，可以通過以下命令一次執行該檔案中的程式**：
sudo spark-shell --executor-memory 5g --driver-memory1g --master spark: < test.scala
執行後會自動進入spark-shell互動視窗並且執行test.scala中的程式，執行完成後，會自動退出spark-shell。
如果程式退出終端後，linux終端失效，可以試試：stty echo 命令
spark提供了乙個容易上手的應用程式部署工具bin/spark-submit，可以完成spark應用程式在local、standalone、yarn、mesos上的快捷部署。可以指定集群資源master，executor/ driver的記憶體資源等。
sudo spark-submit --masterspark: --executor-memory 5g --class mypackage.test workcount.jar hdfs:
workcount .scala **打包workcount.jar，並將檔案需要上傳到spark的安裝目錄下面；
hdfs:為輸入引數；
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