可以从不同的spark上下文访问RDD吗

可以从不同的Spark上下文访问RDD，但是需要注意以下几点：

1. Spark上下文（Spark Context）是Spark应用程序与Spark集群之间的连接，它负责与集群通信、资源调度和任务分发等工作。每个Spark应用程序通常只有一个Spark上下文。
2. RDD（弹性分布式数据集）是Spark中的基本数据结构，代表了分布在集群中的不可变、可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以通过转换操作（如map、filter、reduce等）进行处理和操作。
3. 不同的Spark上下文之间是相互独立的，它们管理着各自的资源和任务。因此，不能直接从一个Spark上下文中访问另一个Spark上下文中的RDD。
4. 如果需要在不同的Spark上下文之间共享数据，可以通过一些中间存储介质来实现，如文件系统（如HDFS、S3等）、数据库（如MySQL、PostgreSQL等）或消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）等。
5. 在使用中间存储介质进行数据共享时，需要注意数据的一致性和同步性，以及对数据的读写性能进行优化。

总结起来，虽然不能直接从不同的Spark上下文访问RDD，但可以通过中间存储介质来实现数据共享。具体的实现方式需要根据实际场景和需求来选择和设计。