Pyspark 使用'时出错；textFile.count（）'；

我不知道问题出在哪里，也不知道如何解决。spark版本是2.1.0，python版本是3.4.6

   / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.0
      /_/

Using Python version 3.4.6 (default, Mar  9 2017 19:57:54)
SparkSession available as 'spark'.

##这是作为官方文件的命令i代码

但这不是工作。

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py”，第1041行，计数
返回self.mapPartitions（lambda i:[sum（i中的u为1）]）.sum（）
文件“/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py”，第1032行，总计
返回self.mapPartitions（lambda x:[求和（x）]）.fold（0，运算符.add）
文件“/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py”，第906行，折叠
vals=self.mapPartitions（func.collect（））
文件“/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py”，第809行，在collect中
port=self.ctx.\u jvm.PythonRDD.collectAndServe（self.\u jrdd.rdd（））
文件“/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py”，第1133行，在__
文件“/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py”，第63行，deco格式
返回f（*a，**kw）
文件“/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/protocol.py”，第319行，在get_return_值中
py4j.protocol.Py4JJavaError:调用z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe时出错。
：java.net.ConnectException:从hadoop/192.168.81.129调用localhost:9000失败，连接异常：java.net.ConnectException:拒绝连接; 有关更多详细信息，请参阅：http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
位于sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0（本机方法）
位于sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance（NativeConstructorAccessorImpl.java:57）
在sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance（DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45）
位于java.lang.reflect.Constructor.newInstance（Constructor.java:526）
位于org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage（NetUtils.java:792）
位于org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException（NetUtils.java:732）
位于org.apache.hadoop.ipc.Client.call（Client.java:1479）
位于org.apache.hadoop.ipc.Client.call（Client.java:1412）
位于org.apache.hadoop.ipc.protobufrpceengine$Invoker.invoke（protobufrpceengine.java:229）
位于com.sun.proxy.$Proxy19.getFileInfo（未知源）
位于org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo（ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:771）
在sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0（本机方法）处
在sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke（NativeMethodAccessorImpl.java:57）中
在sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke（DelegatingMethodAccessorImpl.java:43）中
位于java.lang.reflect.Method.invoke（Method.java:606）
位于org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod（RetryInvocationHandler.java:191）
位于org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke（RetryInvocationHandler.java:102）
位于com.sun.proxy.$Proxy20.getFileInfo（未知源）
位于org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo（DFSClient.java:2108）
位于org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall（DistributedFileSystem.java:1305）
位于org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall（DistributedFileSystem.java:1301）
位于org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve（FileSystemLinkResolver.java:81）
位于org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus（DistributedFileSystem.java:1301）
位于org.apache.hadoop.fs.Globber.getFileStatus（Globber.java:57）
位于org.apache.hadoop.fs.Globber.glob（Globber.java:252）
位于org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus（FileSystem.java:1674）
位于org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus（FileInputFormat.java:259）
位于org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus（FileInputFormat.java:229）
位于org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits（FileInputFormat.java:315）
位于org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions（HadoopRDD.scala:202）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:252）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:250）
位于scala.Option.getOrElse（Option.scala:121）
位于org.apache.spark.rdd.rdd.partitions（rdd.scala:250）
位于org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions（MapPartitionsRDD.scala:35）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:252）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:250）
位于scala.Option.getOrElse（Option.scala:121）
位于org.apache.spark.rdd.rdd.partitions（rdd.scala:250）
位于org.apache.spark.api.python.PythonRDD.getPartitions（PythonRDD.scala:53）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:252）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$partitions$2.apply（rdd.scala:250）
位于scala.Option.getOrElse（Option.scala:121）
位于org.apache.spark.rdd.rdd.partitions（rdd.scala:250）
位于org.apache.spark.SparkContext.runJob（SparkContext.scala:1958）
位于org.apache.spark.rdd.rdd$$anonfun$collect$1.apply（rdd.scala:935）
位于org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope（RDDOperationScope.scala:151）
位于org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope（RDDOperationScope.scala:112）
位于org.apache.spark.rdd.rdd.withScope（rdd.scala:362）
位于org.apache.spark.rdd.rdd.collect（rdd.scala:934）
位于org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe（PythonRDD.scala:453）
位于org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe（PythonRDD.scala）
在sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0（本机方法）处
在sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke（NativeMethodAccessorImpl.java:57）中
在sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke（DelegatingMethodAccessorImpl.java:43）中
位于java.lang.reflect.Method.invoke（Method.java:606）
位于py4j.reflection.MethodInvoker.invoke（MethodInvoker.java:244）
位于py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke（ReflectionEngine.java:357）
在py4j.Gateway.invoke处（Gateway.java:280）
在py4j.commands.AbstractCommand.i
>>> input_data = sc.textFile('my python')
>>> input_data.count()

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1041, in count
    return self.mapPartitions(lambda i: [sum(1 for _ in i)]).sum()
  File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1032, in sum
    return self.mapPartitions(lambda x: [sum(x)]).fold(0, operator.add)
  File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 906, in fold
    vals = self.mapPartitions(func).collect()
  File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 809, in collect
    port = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd())
  File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1133, in __call__
  File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco
    return f(*a, **kw)
  File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/protocol.py", line 319, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: java.net.ConnectException: Call From hadoop/192.168.81.129 to localhost:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
    at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
    at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:792)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:732)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1479)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1412)
    at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:229)
    at com.sun.proxy.$Proxy19.getFileInfo(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:771)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:191)
    at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102)
    at com.sun.proxy.$Proxy20.getFileInfo(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.getFileInfo(DFSClient.java:2108)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall(DistributedFileSystem.java:1305)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$22.doCall(DistributedFileSystem.java:1301)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystemLinkResolver.resolve(FileSystemLinkResolver.java:81)
    at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.getFileStatus(DistributedFileSystem.java:1301)
    at org.apache.hadoop.fs.Globber.getFileStatus(Globber.java:57)
    at org.apache.hadoop.fs.Globber.glob(Globber.java:252)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1674)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:259)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:229)
    at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:315)
    at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:202)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.getPartitions(PythonRDD.scala:53)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1958)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:935)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:934)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:453)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:280)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接
    at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)
    at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:744)
    at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531)
    at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:614)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:712)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2900(Client.java:375)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1528)
    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1451)
    ... 56 more

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