简述SparkContext 与 SparkSession之间的区别是什么 ？
参考回答
SparkContext 和 SparkSession 都是 Spark 应用程序中非常重要的组件，但它们在功能上有所不同。
- SparkContext：
- 是 Spark 的底层入口点，主要用于连接到 Spark 集群并启动应用程序。它负责集群资源的管理、调度任务以及与 Spark 集群中的执行节点进行通信。
- 功能：
- 初始化集群连接。
- 创建 RDD 和对其进行转换和操作。
- 管理分布式数据集的计算。
- SparkSession：
- 是 Spark 2.x 引入的高级入口点，它是 SparkContext 的封装，并且提供了更加统一的接口，特别是对于 DataFrame 和 SQL 的支持。SparkSession 不仅包括了 SparkContext 的所有功能，还增加了 SQL 查询和其他高级特性。
- 功能：
- 包含 SparkContext 的功能。
- 提供 DataFrame 和 SQL 操作的支持。
- 用于创建 DataFrame 和运行 SQL 查询。
详细讲解与拓展
1. SparkContext 的功能
- 集群连接：SparkContext 负责与 Spark 集群的交互，启动 Spark 应用并连接到资源管理器（如 YARN、Mesos 或 Standalone）。
- 数据分布式处理：通过 SparkContext，可以创建 RDD 并执行转换和行动操作。
- 资源管理：它负责集群资源的分配，如 Executor 和任务的调度。
- 示例：
“`python
sc = SparkContext(appName="MySparkApp")
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
“`
2. SparkSession 的功能
- 统一入口点：SparkSession 是 Spark 2.0 引入的一个新概念，作为新的应用程序入口点，提供了对 DataFrame、SQL 和 RDD 的统一访问。
- SQL 支持：SparkSession 提供了对 SQL 查询的支持，用户可以使用
spark.sql()执行 SQL 查询。 - 创建 DataFrame：通过 SparkSession 创建 DataFrame 和 Dataset 进行操作，而不需要直接使用 RDD。
- 示例：
“`python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MySparkApp").getOrCreate()
df = spark.read.csv("file.csv")
df.show()
“`
3. 区别总结
- 功能范围：SparkContext 是底层的连接点，负责资源管理和基础数据处理；而 SparkSession 是更高层次的封装，集成了对 DataFrame、SQL 等的支持。
- 创建对象：SparkSession 包含 SparkContext，因此通过 SparkSession 的创建会自动初始化 SparkContext，无需单独实例化 SparkContext。
- API 提供的支持：SparkSession 提供了更丰富的功能和 API，特别是 SQL 查询和 DataFrame 操作，而 SparkContext 主要用于 RDD 的操作。
总结
SparkContext 是 Spark 的底层入口点，负责与集群交互、资源调度和数据处理。SparkSession 则是在 Spark 2.x 中引入的更高级别的入口点，它集成了 SparkContext 的功能，并提供对 SQL 和 DataFrame 的更强支持。使用 SparkSession 可以简化操作，使得应用程序的开发更加统一和方便。