Pyspark学习笔记（三）--- SparkContext 与 SparkSession

Pyspark学习笔记（三）--- SparkContext 与 SparkSession

• SparkContext
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SparkContext

__SparkContext__是spark功能的主要入口。 其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。 每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext.

SparkContext在spark应用中起到了master的作用，掌控了所有Spark的生命活动，统筹全局，除了具体的任务在executor中执行，其他的任务调度、提交、监控、RDD管理等关键活动均由SparkContext主体来完成。

对于普通的使用者来说，了解到这里即可，知道要使用Spark的功能要先创建一个SparkContext对象就行了，后续如何使用该对象的一些方法，只需要查文档即可， pyspark.SparkContext 如果想深入了解SparkContext，推荐这篇博文：https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8609602.html，写的还挺好

SparkSession

SparkSession 是 Spark-2.0 引入的新概念。SparkSession 为用户提供了统一的切入点，来让用户学习 Spark 的各项功能。 pyspark.sql.SparkSession 在 Spark 的早期版本中，SparkContext 是 Spark 的主要切入点，由于 RDD 是主要的 API，我们通过 sparkContext 来创建和操作 RDD。对于每个其他的 API，我们需要使用不同的 context。例如：

• 对于 Spark Streaming，我们需要使用 StreamingContext
• 对于 Spark SQL，使用 SQLContext
• 对于 Hive，使用 HiveContext

但是随着 DataSet 和 DataFrame 的 API 逐渐成为标准的 API，就需要为他们建立接入点。所以在 Spark2.0 中，引入SparkSession 作为 DataSet 和 DataFrame API 的切入点，SparkSession封装了 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext。为了向后兼容，SQLContext 和 HiveContext也被保存下来。所以我们现在实际写程序时，只需要定义一个SparkSession对象就可以了。

#example
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
                    .builder\
                    .appName('exam1')\
                    .enableHiveSupport()\
                    .getOrCreate()