* SparkContext：之前学习RDD编程的入口。 * SQLContext：Spark SQL的编程入口。 * HiveContext：SQLContext的子集，包含更多功能。 * SparkSession：Spark编程入口，在Spark 2.x推荐使用它。 * SparkSession它整合了SparkContext、SQLContext、HiveContext等Spark编程的入口。 * 提供与Spark功能交互单一入口点，并允许使用DataFrame和Dataset API对Spark进行编程。 创建SparkSession的Scala代码如下： ```scala val spark = SparkSession.builder .master("master") .appName("appName") .getOrCreate() // 因为SparkSession封装了许多隐式转换，需要导入才能完成正常使用 import spark.implicts._ //假设 SparkSession 的实例为 spark ``` 1、无特殊说明时，下文中spark均指SparkSession实例。 2、如果是在spark-shell下，会自动创建`sc`（SparkContext的实例）和`spark`。