对于 Text文件的读取和保存 ，其语法和实现是最简单的，因此我只是简单叙述一下这部分相关知识点，大家可以结合demo具体分析记忆。
1）基本语法
（1）数据读取：textFile(String)
（2）数据保存：saveAsTextFile(String)
2）实现代码demo如下：
Sequence文件SequenceFile文件 是Hadoop中用来存储二进制形式的 key-value对 的一种平面文件(Flat File)。在SparkContext中，可以通过调用 sequenceFile[ keyClass,valueClass ] (path) 来调用。
1）基本语法
（1）数据读取：sequenceFile[ keyClass, valueClass ] (path)（2）数据保存：saveAsSequenceFile(String)2）实现代码demo如下：
Object对象文件对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用Hadoop的序列化机制。可以通过 objectFile[ k , v ] (path) 函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的RDD，也可以通过调用 saveAsObjectFile() 实现对对象文件的输出。因为要序列化所以要指定类型。
1）基本语法
（1）数据读取：objectFile[ k , v ] (path)（2）数据保存：saveAsObjectFile(String)2）实现代码demo如下：
累加器 累加器概念累加器，是一种变量---分布式共享只写变量。仅支持“add”，支持并发，但Executor和Executor之间不能读数据，可实现所有分片处理时更新共享变量的功能。
累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver中定义的一个变量，在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行合并计算。
系统累加器1）累加器定义（SparkContext.accumulator(initialValue)方法）
val sum: LongAccumulator = sc.longAccumulator("sum")
2）累加器添加数据（累加器.add方法）
sum.add(count)
3）累加器获取数据（累加器.value）
sum.value
注意：Executor端的任务不能读取累加器的值（例如：在Executor端调用sum.value，获取的值不是累加器最终的值）。因此我们说，累加器是一个分布式共享只写变量。
4）累加器要放在行动算子中
因为转换算子执行的次数取决于job的数量，如果一个 spark应用 有多个行动算子，那么转换算子中的累加器可能会发生不止一次更新，导致结果错误。所以，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，必须把它放在foreach()这样的行动算子中。
5) 代码实现：
以上就是Spark中的数据读取保存和累加器实例详解的详细内容，更多关于Spark数据读取保存累加器的资料请关注七叶笔记其它相关文章！
