SparkSession与SparkContext SparkConf SQLContext HiveContext StreamingContext

SparkSession就是设计出来合并SparkContext和SQLContext的。我建议能用SparkSession就尽量用。如果发现有些API不在SparkSession中，你还是可以通过SparkSession来拿到SparkContext和SQLContex的。

SparkSession-Spark的一个全新的切入点
　　SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。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。
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Streming，我们需要使用StreamingContext；对于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。
　　
　　SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合（未来可能还会加上StreamingContext），所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。

下面我将讨论如何创建和使用SparkSession。
创建SparkSession
　　SparkSession的设计遵循了工厂设计模式（factory design pattern），下面代码片段介绍如何创建
　　
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ｓｃａｌａ＝＝＝＝＝＝＝＝

SparkSession
val sparkSession = SparkSession.builder.master("local").appName("spark session example").getOrCreate()

上面代码类似于创建一个SparkContext，master设置为local，然后创建了一个SQLContext封装它。如果你想创建hiveContext，可以使用下面的方法来创建SparkSession，以使得它支持Hive：

val sparkSession = SparkSession.builder.master("local").appName("spark session example").enableHiveSupport().getOrCreate()

enableHiveSupport 函数的调用使得SparkSession支持hive，类似于HiveContext。
使用SparkSession读取数据
创建完SparkSession之后，我们就可以使用它来读取数据，下面代码片段是使用SparkSession来从csv文件中读取数据：

val df = sparkSession.read.option("header","true").csv("src/main/resources/sales.csv")

上面代码非常像使用SQLContext来读取数据，我们现在可以使用SparkSession来替代之前使用SQLContext编写的代码。下面是完整的代码片段：

package com.iteblogimport org.apache.spark.sql.SparkSession/*** Spark Session example**/
object SparkSessionExample {def main(args: Array[String]) {val sparkSession = SparkSession.builder.master("local").appName("spark session example").getOrCreate()val df = sparkSession.read.option("header","true").csv("src/main/resources/sales.csv")df.show()}}

Spark 2.0现在还支持SQLContext和HiveContext吗？
并没有，Spark的设计是向后兼容的，所有SQLContext和HiveContext相关的API在Spark 2.0还是可以使用的。不过既然有SparkSession了，所以大家还是尽量在Spark 2.0中使用它。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝java版＝＝＝＝＝＝＝＝

SparkSession spark = SparkSession.builder().master("yourmaster").appName("UnderstandingSparkSession").config("spark.some.config.option", "config-value").getOrCreate();当然你也可以通过SparkSession来创建SparkContext。
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());

源代码：SparkSession的的创建 http://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/78751156

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