简述SparkContext 与 SparkSession之间的区别是什么 ？
- SparkContext：
- SparkContext是Spark的原始入口点，用于连接Spark集群。
- 它负责创建RDD（弹性分布式数据集），是对Spark功能的低层次访问。
- SparkContext用于创建和管理底层Spark基础设施，并提供了对核心Spark功能的访问。
- SQLContext：
- SQLContext是Spark SQL的入口点，基于SparkContext构建。
- 它用于处理结构化数据，可以让用户使用SQL语句或者DataFrame API进行数据查询。
- SQLContext提供了更高级别的数据抽象和更丰富的数据操作功能，特别是对于结构化数据处理。
- SparkSession（在Spark 2.0及以后的版本中引入）：
- SparkSession是Spark 2.0中引入的新入口点，是SparkContext和SQLContext的功能集成。
- 它为用户提供了一个统一的入口点，可以处理RDD、DataFrame和Dataset。
- SparkSession封装了SparkContext和SQLContext，简化了用户的操作接口。
每个概念在Spark的不同版本和不同的数据处理场景中有着各自的应用。随着Spark版本的升级，SparkSession变得更加通用，为用户提供了一个更加简洁和强大的操作接口。