sparkcontext和sparksession的区别
时间: 2024-04-25 19:19:48 浏览: 13
SparkContext和SparkSession是Apache Spark中两个重要概念,它们在不同版本的Spark中扮演着不同的角色。
1. SparkContext(在Spark 2.0之前):
- SparkContext是Spark的核心入口点,用于与Spark集群进行通信。
- 它负责与集群管理器(如YARN或Mesos)通信,以获取资源并将任务分配给执行器。
- SparkContext还负责创建RDD(弹性分布式数据集)并对其进行操作。
- 在Spark 2.0之后,SparkSession取代了SparkContext作为主要的入口点。
2. SparkSession(在Spark 2.0及以后):
- SparkSession是Spark 2.0引入的新概念,它整合了SparkContext、SQLContext和HiveContext的功能。
- 它提供了一种统一的编程接口,用于与Spark进行交互,并支持使用DataFrame和Dataset进行结构化数据处理。
- SparkSession可以通过SparkSession.builder()方法进行创建,并且可以通过getOrCreate()方法获取现有的SparkSession实例。
- SparkSession还提供了许多用于读取、处理和写入数据的方法,例如read()、write()等。
总结:
SparkContext是旧版本中与集群通信和操作RDD的入口点,而SparkSession是新版本中更高级的入口点,提供了更多功能,包括结构化数据处理和SQL查询。在使用Spark时,建议使用SparkSession来替代SparkContext。