Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能。用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API，学习Spark2.0的难度也会大大降低。

在Spark的早期版本，SparkContext是进入Spark的切入点。我们都知道RDD是Spark中重要的API，然而它的创建和操作得使用SparkContext提供的API；对于RDD之外的其他东西，我们需要使用其他的Context。比如流处理我们得使用StreamingContext；对于SQL得使用SQLContext；而对于Hive得使用HiveContext。然而Dataset和DataFrame提供的API逐渐成为新的标准API，我们需要一个切入点来构建它们，所以在Spark 2.0中我们引入一个新的切入点(Entry Point)：SparkSession。

创建SparkSession

SparkSession 是 Spark程序的入口。在2.0版本之前，使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext，不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了，SparkConf、SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中。使用 Dataset 或者 Datafram 编写 Spark SQL 应用的时候，第一个要创建的对象就是 SparkSession。

Builder 是 SparkSession 的构造器。 通过 Builder, 可以添加各种配置。

Builder 的方法如下：

MethodDescriptiongetOrCreate获取或者新建一个 sparkSessionenableHiveSupport增加支持 hive SupportappName设置 application 的名字config设置各种配置

SparkSession的设计遵循了工厂设计模式（factory design pattern），下面代码片段介绍如何创建SparkSession。

/**
 * 初始化spark配置容器
 *
 * @param task
 * @return
 */
public static SparkSession buildSparkSession(Task task) {
 //配置容器
 SparkConf conf = new SparkConf();
 //to avoid exception: org.apache.spark.structure.catalyst.
 //expressions.GeneratedClass$SpecificOrdering" grows beyond 64 KB
 //spark jira:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-16845
 conf.set("spark.structure.codegen.wholeStage", "false");
 //web端显示应用名
 conf.setAppName(task.getTaskCode()); 

 //setMaster主要是连接主节点，如果参数是"local"，
 //则在本地用单线程运行spark，如果是 local[4]，
 // 则在本地用4核运行，如果设置为spark://master:7077，
 //就是作为单节点运行
 conf.setMaster(task.getMaster());
 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
 .config(conf).getOrCreate();
 sparkSession.sparkContext().setLogLevel("WARN");
 return sparkSession;
}

"spark.structure.codegen.wholeStage"SparkConf 配置如果数据集是一个宽表超过64KB时会报错，参见对应jira。

SparkSession和SparkContext

下图说明了SparkContext在Spark中的主要功能。

从图中可以看到SparkContext起到的是一个中介的作用，通过它来使用Spark其他的功能。每一个JVM都有一个对应的SparkContext，driver program通过SparkContext连接到集群管理器来实现对集群中任务的控制。Spark配置参数的设置以及对SQLContext、HiveContext和StreamingContext的控制也要通过SparkContext进行。

不过在Spark2.0中上述的一切功能都是通过SparkSession来完成的，同时SparkSession也简化了DataFrame/Dataset API的使用和对数据的操作。

SparkSession的API

SparkSession是一个比较重要的类，它的功能的实现，肯定包含比较多的函数，这里介绍下它包含哪些函数。

builder函数

public static SparkSession.Builder builder()

创建 SparkSession.Builder，初始化SparkSession.

setActiveSession函数

public static void setActiveSession(SparkSession session)

当SparkSession.GetOrCreate()被调用，SparkSession发生变化，将会返回一个线程和它的子线程。这将会确定给定的线程接受带有隔离会话的SparkSession，而不是全局的context。

clearActiveSession函数

public static void clearActiveSession()

清除当前线程的Active SparkSession。然后调用GetOrCreate将会返回第一次创建的context代替本地线程重写

setDefaultSession函数

public static void setDefaultSession(SparkSession session)

设置默认的SparkSession，返回builder

clearDefaultSession函数

public static void clearDefaultSession()

清除默认的SparkSession返回的builder

getActiveSession函数

public static scala.Option<sparksession> getActiveSession()/<sparksession>

由builder，返回当前线程的Active SparkSession

getDefaultSession函数

public static scala.Option<sparksession> getDefaultSession()/<sparksession>

由builder，返回默认的SparkSession

sparkContext函数

version函数

public String version()

返回运行应用程序的spark版本

sharedState函数

public org.apache.spark.sql.internal.SharedState sharedState()

通过sessions共享状态，包括SparkContext, cached 数据, listener, 和catalog.

这是内部spark，接口稳定性没有保证

sessionState函数

public org.apache.spark.sql.internal.SessionState sessionState()

通过session隔离状态，包括：SQL 配置, 临时表, registered 功能, 和 其它可接受的 SQLConf.

这是内部spark，接口稳定性没有保证

sqlContext函数

public SQLContext sqlContext()

session封装以 SQLContext的形式，为了向后兼容。

conf函数

public RuntimeConfig conf()

运行spark 配置接口

通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config值，

listenerManager函数

public ExecutionListenerManager listenerManager()

用于注册自定义QueryExecutionListeners的接口，用于侦听执行指标。

experimental函数

public ExperimentalMethods experimental()

collection函数，被认为是experimental，可以用于查询高级功能的查询计划程序。

udf函数

public UDFRegistration udf()

collection 函数，用于用户自定义函数

streams函数

public StreamingQueryManager streams()

返回StreamingQueryManager ，允许管理所有的StreamingQuerys

newSession函数

public SparkSession newSession()

启动一个独立的 SQL 配置, temporary 表, registered 功能新的session，但共享底层的SparkContext 和缓存数据.

emptyDataFrame函数

public Dataset emptyDataFrame()

返回一个空没有行和列的DataFrame

emptyDataset函数

public Dataset emptyDataset(Encoder evidence$1)

创建一个T类型的空的Dataset

createDataFrame函数

public

从rdd创建DateFrame

public Dataset createDataFrame(RDD rowRDD, StructType schema)

从RDD包含的行给定的schema，创建DataFrame。需要确保每行的RDD结构匹配提供的schema，否则将会运行异常。

public Dataset createDataFrame(JavaRDD rowRDD,StructType schema)

创建DataFrame从包含schema的行的RDD。确保RDD提供的每行结构匹配提供的schema，否则运行异常

public Dataset createDataFrame(java.util.List rows,StructType schema)

创建DataFrame从包含行的schema的java.util.List

public Dataset createDataFrame(RDD> rdd,Class> beanClass)

应用schema到Java Beans的RDD

警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。

public Dataset createDataFrame(JavaRDD> rdd, Class> beanClass)

应用schema到Java Beans的RDD

警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。

public Dataset createDataFrame(java.util.List> data,Class> beanClass)

应用schema到Java Bean list

警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。

baseRelationToDataFrame函数

public Dataset baseRelationToDataFrame(BaseRelation baseRelation)

转换创建的BaseRelation，为外部数据源到DataFrame

createDataset函数

public Dataset createDataset(scala.collection.Seq data,Encoder evidence$4)

从本地给定类型的数据Seq创建DataSet。这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。

public Dataset createDataset(RDD data,Encoder evidence$5)

创建DataSet从给定类型的RDD。这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。通常自动创建通过SparkSession的implicits 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。

public Dataset createDataset(java.util.List data,Encoder evidence$6)

创建 Dataset，对于T类型的java.util.List。这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。

range函数

public Dataset<long> range(long end)/<long>使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从0到结束（不包括），步长值为1。

public Dataset<long> range(long start,long end)/<long>

使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为1。

public Dataset<long> range(long start, long end, long step)/<long>

使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为step。

使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为step，指定partition 的数目

catalog函数

public Catalog catalog()

用户可以通过它 create, drop, alter 或则query 底层数据库, 表, 函数等.

table函数

public Dataset table(String tableName)返回指定的table/view作为DataFrame

tableName是可以合格或则不合格的名称。如果在数据库中指定，它在数据库中会识别。否则它会尝试找到一个临时view ，匹配到当前数据库的table/view，全局的临时的数据库view也是有效的。

sql函数

public Dataset sql(String sqlText)

使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。用来sql parsing，可以用spark.sql.dialect来配置

read函数

public DataFrameReader read()

返回一个DataFrameReader,可以用来读取非流数据作为一个DataFrame

readStream函数

public DataStreamReader readStream()

返回一个DataFrameReader,可以用来读取流数据作为一个DataFrame

time函数

public T time(scala.Function0 f)

执行一些代码块并打印输出执行该块所花费的时间。 这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。

implicits函数

public SparkSession.implicits$ implicits()

嵌套Scala对象访问

stop函数

public void stop()

停止SparkContext

close函数

public void close()

与stop类似

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關鍵字: 设计模式 引入 Hive