sparkContext javaSparkContext SQLContext SparkSession。有什麼區別？是否有任何方法使用Sparksession轉換或創建Context？我可以使用單個條目SparkSession完全替換所有上下文嗎？在SparkSession中是否添加了SQLContext，SparkContext，JavaSparkContext等中的所有函數？一些函數如「並行化」在SparkContext和JavaSparkContext中有不同的用法。如何在SparkSession中使用這樣的功能？如何使用SparkSession創建以下內容？ 1. RDD 2. JavaRDD 3. JavaPairRDD 4.數據集sparkContext JavaSparkContext SQLContext SparkSession之間的區別？
是否有任何變換JavaPairRDD到數據集或數據集到JavaPairRDD方法？從火花源代碼
sparkContext是一個Scala實現入口點，而JavaSparkContext是一個包裝爲sparkContext的java。
SQLContext是SparkSQL的入口點，其可以接收從sparkContext。之前2.xx的，RDD，數據幀和數據集進行了三個不同的數據abstractions.Since火花2.xx的，所有這三個數據抽象是統一的，SparkSession是Spark的統一切入點。
另外需要注意的是，RDD意味着非結構化數據，強類型數據和DataFrames適用於結構化和鬆散類型的數據。你可以check
是否有任何方法轉換或使用Sparksession創建上下文？
是的。其sparkSession.sparkContext()和SQL，sparkSession.sqlContext()
我可以使用一個單一的條目SparkSession完全替換所有上下文嗎？
是的。你可以從sparkSession中獲得相應的方面。
是否在SparkSession中添加了SQLContext，SparkContext，JavaSparkContext等中的所有函數？
不直接。你必須得到各自的背景和利用它。像向後compactablity
如何在SparkSession中使用這樣的功能？
得到相應的上下文並利用它。
如何使用SparkSession創建以下內容？
sparkSession.sparkContext.parallelize(???)sparkSession.sparkContext.parallelize(???).map(//making your data as key-value pair here is one way)說明下分支-2.1
SparkContext： 主入口點火花功能。 SparkContext代表到Spark的連接，可用於在該羣集上創建RDD，累加器和廣播變量。
每個JVM只能有一個SparkContext處於活動狀態。您必須在 之前創建一個新的活動SparkContext stop()。這個限制最終可能會被刪除;有關更多詳細信息，請參閱SPARK-2243。
JavaSparkContext：中返回 [org.apache.spark.api.java.JavaRDD] S和與Java集合作品[org.apache.spark.SparkContext] 一個Java的版本而不是斯卡拉的。
每個JVM只能有一個SparkContext處於活動狀態。您必須在 之前創建一個新的活動SparkContext stop()。這個限制最終可能會被刪除;有關更多詳細信息，請參閱SPARK-2243。
SQLContext： 在Spark 1.x中使用結構化數據（行和列）的入口點。
從Spark 2.0開始，它被替換爲[[SparkSession]]。但是，爲了向後兼容，我們在此保留 類。
SparkSession： 使用數據集和DataFrame API編程Spark的入口點。