SparkContext，JavaSparkContext，SQLContext和SparkSession之间的区别？

SparkContext，JavaSparkContext，SQLContext和SparkSession之间的区别？

sparkContext

是Scala实现的入口点，

JavaSparkContext

是的Java包装器

sparkContext

。

SQLContext

是SparkSQL的入口点，可以从

sparkContext

2.xx 接收.RDD，Dataframe和Data-
set是三个不同的数据抽象。自Spark 2.xx起，所有三个数据抽象是统一的，

SparkSession

是Spark的统一入口点。

另外需要注意的是，RDD用于非结构化数据，强类型数据，而Dataframes用于结构化和松散类型数据。你可以检查

是否有任何方法可以使用Sparksession转换或创建Context？

是。它

sparkSession.sparkContext()

和SQL，

sparkSession.sqlContext()

我可以使用一个条目SparkSession完全替换所有Context吗？

是。您可以从sparkSession获取相应的顶点。

是否在SparkSession中添加了SQLContext，SparkContext，JavaSparkContext等中的所有功能？

不直接。您需要获取各自的上下文并加以利用。

如何在SparkSession中使用这样的功能？

获取各自的上下文并加以利用。

如何使用SparkSession创建以下内容？

1. 可以从创建RDD

   sparkSession.sparkContext.parallelize(???)

2. JavaRDD同样适用于此，但在Java实现中
3. Java对RDD

   sparkSession.sparkContext.parallelize(???).map(//making your data as key-value pair here is one way)

4. 如果是结构化数据，sparkSession返回的数据集就是数据集。