SparkContext 是什么?

  1. 驱动程序使用SparkContext与集群进行连接和通信，它可以帮助执行Spark任务，并与资源管理器(如YARN 或Mesos)进行协调。
  2. 使用SparkContext，可以访问其他上下文，比如SQLContext和HiveContext。
  3. 使用SparkContext，我们可以为Spark作业设置配置参数。

如果您在spark-shell中，那么SparkContext已经为您提供了，并被分配给变量sc。
如果还没有SparkContext，可以先创建一个SparkConf。

//set up the spark configuration
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("hirw").setMaster("yarn")
//get SparkContext using the SparkConf
val sc = new SparkContext(sparkConf)

SQLContext 是什么?

SQLContext是通往SparkSQL的入口。下面是如何使用SparkContext创建SQLContext。

// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

一旦有了SQLContext，就可以开始处理DataFrame、DataSet等。

HiveContext 是什么?

HiveContext是通往hive入口。
HiveContext具有SQLContext的所有功能。
实际上，如果查看API文档，就会发现HiveContext扩展了SQLContext，这意味着它支持SQLContext支持的功能以及更多(Hive特定的功能)

public class HiveContext extends SQLContext implements Logging

下面是如何使用SparkContext获得HiveContext

// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

SparkSession 是什么?

SparkSession是在Spark 2.0中引入的，
它使开发人员可以轻松地使用它，这样我们就不用担心不同的上下文，
并简化了对不同上下文的访问。通过访问SparkSession，我们可以自动访问SparkContext。

下面是如何创建一个SparkSession

val spark = SparkSession
.builder()
.appName("hirw-test")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()

SparkSession现在是Spark的新入口点，它替换了旧的SQLContext和HiveContext。注意，保留旧的SQLContext和HiveContext是为了向后兼容。

一旦我们访问了SparkSession，我们就可以开始使用DataFrame和Dataset了。

下面是我们如何使用Hive支持创建SparkSession。

val spark = SparkSession
.builder()
.appName("hirw-hive-test")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()

因此，如果您正在使用Spark 2.0或更高版本，建议使用SparkSession。

 轉載：https://www.cnblogs.com/lillcol/p/11233456.html