2.4.1 词频统计准备工作

在进行词频统计之前，需要先完成一系列准备工作。首先，需要对数据进行清洗和格式转换，确保数据的准确性和一致性。其次，将数据存储在适合Spark处理的分布式文件系统中，以便后续的大规模数据处理。此外，还需要配置Spark的相关依赖库和工具，以确保统计过程顺利进行。

2.4.2 本地模式运行Spark项目

在本地环境下运行Spark项目，可以通过命令行工具快速入门。打开终端终端，输入命令

./bin/spark-shell --master local --cores 4

这将启动一个本地的Spark集群，允许你在同一台机器上运行Spark应用程序。通过这种方式，你可以快速验证Spark的功能和性能，适合对Spark生态系统有初步了解的开发者。

2.4.3 集群模式运行Spark项目

如果需要处理更大规模的数据或利用多台计算资源，可以选择集群模式运行Spark项目。在集群模式下，Spark会依赖外部的资源管理器（如Yarn、Mesos等），通过提交Spark作业到集群进行执行。这种模式非常适合需要高性能计算资源的复杂数据分析任务。