【摘要】：Spark SQL加载数据是通过load函数实现的，下面就通过具体案例动手实践load函数的用法。实验的前提是启动HDFS、Spark集群，并且以集群的方式运行Spark-Shell命令行。通过在Web控制台输入URL：http：//Master：50070/explorer.html#/，或者直接输入Mas- ter的IP地址，如：http：//xxx.xxx.xxx.xxx：50070/explorer.html#/，即可进入HDFS的Web控制台界面，如图3-1所示。图3-1 HDFS Web控制台界面3.文件传入确认目录创建好之后，将Spark系统中自带的examples\src\main\resource中的peo-ple.json文件上传到HDFS的examples目录下。
Spark SQL加载数据是通过load函数实现的，下面就通过具体案例动手实践load函数的用法。实验的前提是启动HDFS、Spark集群，并且以集群的方式运行Spark-Shell命令行。
1.创建目录
首先，在HDFS文件系统中创建examples目录，操作如下：
2.目录查询与确认
第一步的目录创建完成之后，可以通过HDFS的Web控制台界面，来查询新建目录是否已经创建成功。
通过在Web控制台输入URL：http：//Master：50070/explorer.html#/，或者直接输入Mas- ter的IP地址，如：http：//xxx.xxx.xxx.xxx：50070/explorer.html#/，即可进入HDFS的Web控制台界面，如图3-1所示。由此可以确认上一步中新建的目录examples已经创建成功。
图3-1 HDFS Web控制台界面
3.文件传入(https://www.xing528.com)
确认目录创建好之后，将Spark系统中自带的examples\src\main\resource中的peo-ple.json文件上传到HDFS的examples目录下。具体操作如下：
[root@Master resources]#hdfs dfs-put people.json/examples
4.文件读取
将文件传至新目录examples下后，可以通过以下操作读取HDFS目录下的examples中的people.json文件。
5.数据显示
读取文件之后，可以使用show命令将文件中的数据显示出来。具体实现如下：
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