sparksession与sparkcontext区别
时间: 2024-03-31 14:31:05 浏览: 35
SparkSession和SparkContext都是Apache Spark中的抽象概念,它们存在一定的区别。具体分析如下:
- **SparkSession** 是Spark 2.0中引入的新概念,为用户提供了统一的切入点来学习Spark的各项功能。它是SQLContext和HiveContext的组合,并封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。SparkSession作为DataSet和DataFrame API的接入点,使得在SQLContext和HiveContext上可用的API同样可以在SparkSession上使用。SparkSession内部封装了sparkContext,计算实际上是由sparkContext完成的。
- **SparkContext** 是任何Spark程序的起点,它的初始化需要一个SparkConf对象,包含Spark集群配置的各种参数。SparkContext只能在driver机器上启动,是对Spark计算集群的一个连接。在早期版本的Spark中,SparkContext是主要的切入点,通过它来创建和操作RDD。对于其他API,如StreamingContext、SQLContext和HiveContext,需要使用不同的context。
综上所述,SparkSession是一个更高级别的抽象,提供了更简单的方式来使用Spark的不同功能,而SparkContext是Spark的基础,负责底层的计算任务。
相关问题
sparkSession.sparkContext
`sparkSession.sparkContext`是一个SparkSession对象的属性,它返回一个SparkContext对象,用于与Spark集群进行交互。可以使用SparkContext对象来创建RDD、累加器和广播变量等。例如,以下是使用`sparkSession.sparkContext`创建一个RDD的示例:
```python
# 创建一个SparkSession对象
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 使用SparkContext对象创建一个RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用`sparkSession.sparkContext`属性创建了一个RDD。这个RDD包含数字1到5。
sparkcontext和sparksession的区别
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。