本文介绍两点：
1. 如何用Spark读取本文文件内容。
2. 如何用Spark将数据写到本地，特别是将大文件写到本地。

Spark读取本地文件内容

通常情况下，如果用下面的代码读取本地文件：

val data = sc.textFile("somefile.txt")

直接这样写，系统有可能会报错，正确的读取方式：

var data = sc.textFile("file:///path to the file/")

原因：SparkContext.textFile内部调用了org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits函数；当我们不设置textFile的文件模式的时候，getSplits函数又会调用org.apache.hadoop.fs.getDefaultUri；getDefaultUri这个函数从Hadoop配置中读取”fs.defaultFS”参数，这个参数通常会在HADOOP_CONF_DIR环境变量中设置为”hdfs://”, 而不是”file://”。”hdfs://”或者”file://”就是前面说的文件模式，如果textFile中不指定，则默认为”hdfs://”。

当然，将文件先拷贝到hdfs，再textFile也是个不错的选择，使用hdfs fs -put命令：

${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop fs -put /localpath/to/data.txt  /hdfspath/to/data.txt

或者，使用hdfs fs -copyFromLocal命令：

${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop fs -copyFromLocal /localpath/to/data.txt  /hdfspath/to/data.txt

Spark写/保存文件到本地

使用spark将hdfs上的文件保存到本地,如果文件较小,直接collect或者println都可以。如果文件较大，比如有好几个GB，就需要细致处理了，因为直接collect很可能会打爆spark driver内存。
spark写大文件到本地的正确方式应该是
1. 直接使用SparkAPI toLocalIterator(需要的本地最大内存等于最大分片占用内存):

val it = rdd.toLocalIterator
while(it.hasNext){
    println(it.next)
}

2.或者遍历每个partitions，分别collect写到本地，自己写逻辑(原理同上，可以自己控制做过滤之类的操作)

val parts = rdd.partitions
for (p <- parts) {
    val idx = p.index
    val partRdd = rdd.mapPartitionsWithIndex(a => if (a._1 == idx) a._2 else Iterator(), true)
    //The second argument is true to avoid rdd reshuffling
    val data = partRdd.collect //data contains all values from a single partition 
                               //in the form of array
    //Now you can do with the data whatever you want: iterate, save to a file, etc.
}

跟读一样，写也可以先saveAsTextFile,然后使用hdfs命令存到本地, 使用hdfs fs -get命令：

${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop fs -get /hdfspath/to/data.txt  /localpath/to/data.txt

或者，使用hdfs fs -copyToLocal命令：

${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop fs -copyToLocal /hdfspath/to/data.txt  /localpath/to/data.txt

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延伸阅读，附图：spark client模式，读写本地文件一般需要client模式。