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：

# 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。

相关问题

def getCMeter(dateTIme:DateTime=null)={ val tableName = DW + CMeter.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refreshTable(tableName)} var cMeterRDD:RDD[CMeter] = sparkSession.sparkContext.emptyRDD[CMeter] val dateStr = if（dateTime==null）"null" else dateTime.toString("yyyyMMdd") if (CacheUtils.getRDDCMeter.isEmpty){cMeterRDD=sql(s"select*from ${tableName}") .as[CMeter] .rdd if(dateTime != null) cMeterRDD = cMeterRDD.filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dateTime,x.lastInsertDate)) cMeterRDD = CacheUtils.putRDD[CMeter](tableName,dateStr,cMeterRDD)}else{ cMeterRDD=CacheUtills.getRDD[CMeter](ttableName,dateStr).gett}}

这段代码是一个方法定义，名为`getCMeter`，接受一个可选的`DateTime`类型参数`dateTIme`。下面是对代码的逐行解释：

1. `val tableName = DW + CMeter.READ_TABLE_NAME`：声明一个名为`tableName`的常量，值为`DW + CMeter.READ_TABLE_NAME`的字符串拼接结果。
2. `sparkSession.catalog.refreshTable(tableName)`：刷新SparkSession中指定表名的元数据信息。
3. `var cMeterRDD: RDD[CMeter] = sparkSession.sparkContext.emptyRDD[CMeter]`：声明一个变量`cMeterRDD`，类型为RDD[CMeter]，初始值为空RDD。
4. `val dateStr = if（dateTime==null）"null" else dateTime.toString("yyyyMMdd")`：根据传入的`dateTime`参数判断是否为空，如果为空则将`dateStr`赋值为字符串"null"，否则将`dateTime`转换为格式为"yyyyMMdd"的字符串并赋值给`dateStr`。
5. `if (CacheUtils.getRDDCMeter.isEmpty)`：检查是否存在名为CacheUtils的对象的方法调用结果为空。
6. `cMeterRDD = sql(s"select*from ${tableName}") .as[CMeter] .rdd`：执行一个SQL查询，将查询结果转为Dataset[CMeter]类型，并将其转换为RDD[CMeter]类型并赋值给`cMeterRDD`。
7. `if(dateTime != null) cMeterRDD = cMeterRDD.filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dateTime,x.lastInsertDate))`：如果`dateTime`不为空，则对`cMeterRDD`进行过滤操作，根据`lastInsertDate`字段和传入的`dateTime`参数进行筛选。
8. `cMeterRDD = CacheUtils.putRDD[CMeter](tableName,dateStr,cMeterRDD)`：将`cMeterRDD`存储到名为CacheUtils的对象中的方法`putRDD`中，并传入表名、日期字符串和`cMeterRDD`。
9. `cMeterRDD = CacheUtills.getRDD[CMeter](ttableName,dateStr).gett`：从名为CacheUtills的对象中的方法`getRDD`中获取存储的`cMeterRDD`，并将其赋值给`cMeterRDD`变量。

请注意，代码中存在一些拼写错误（如`CacheUtills`应为`CacheUtils`），以及语法问题（如if条件语句中的圆括号使用了中文括号）需要进行修正。

sparksession与sparkcontext区别

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。