什么是Spark和SparkContext？
Apache Spark是一个分布式大数据处理和计算引擎，适用于批量处理、流处理和交互式查询。SparkContext是Spark的核心引擎，是连接Spark应用程序和集群管理器的重要接口。在Spark运行期间，SparkContext充当着控制Spark作业和任务执行的主要调度程序。
SparkContext的作用
在Spark中，SparkContext是Spark应用程序的主入口点，SparkContext会负责与集群管理器通信并执行应用程序中的作业。SparkContext主要负责以下几个任务：
- 负责与一组集群管理器进行通信，例如Hadoop YARN或Apache Mesos，以调度Spark应用程序在整个集群上运行。
- 控制RDD创建和操作，RDD是Spark的核心数据结构，它允许用户将数据分布式存储在集群中。
- 维护有关正在运行的Spark应用程序和计算资源的很多状态信息。 SparkContext通过跟踪正在运行的任务和存合的数据来管理这些信息。
- 维护有关各种资源（节点、内存、CPU等）使用情况的信息。它将这些信息与集群管理器的状态信息保持同步，以确保Spark应用程序获得足够的计算资源。
SparkContext的构建
SparkContext是在Spark应用程序中手动创建的。在创建SparkContext之前，Spark应用程序需要完成以下几个步骤：
- 设置SparkConf：SparkConf是一个配置对象，定义了Spark应用程序的设置。它控制着SparkContext内部驱动程序执行的大多数特性，例如应用程序名称、集群管理器类型、线程配置等。
- 创建SparkContext：在创建SparkContext的过程中，需要将SparkConf作为参数传入。SparkContext提供了许多方法用于控制和监控Spark的作业和调度程序。
- 使用SparkContext：一旦SparkContext被创建并初始化完成，可以使用它来创建RDD，并执行Spark作业和任务。 SparkContext还可以创建Spark SQL和图处理应用程序。
总结
SparkContext是一个非常重要的组件，它是Spark应用程序的入口点，控制着Spark作业和任务的执行，管理与集群管理器的通信，并维护有关Spark应用程序和计算资源的状态信息。对于大部分的Spark应用程序而言，SparkContext是必须存在的。
最后，总结一下：
- SparkContext是Spark应用程序的主入口点。
- SparkContext提供了许多方法用于控制和监控Spark的作业和调度程序。
- SparkContext是一个很重要的组件，负责与集群管理器通信并执行应用程序中的作业。
