SparkContext，JavaSparkContext，SQLContext和SparkSession之间的区别？
SparkContext,JavaSparkContext,SQLContext和之间有什么区别SparkSession？- 是否有使用转换或创建Context的方法
SparkSession？ - 我可以使用一个条目完全替换所有上下文
SparkSession吗？ - 在所有的功能
SQLContext，SparkContext和JavaSparkContext也SparkSession？ - 某些功能
parallelize在SparkContext和中具有不同的行为JavaSparkContext。他们的行为如何SparkSession？ -
如何使用
SparkSession？创建以下内容？RDDJavaRDDJavaPairRDDDataset
有没有一种方法可以将a JavaPairRDD转换为a Dataset或a Dataset转换为a JavaPairRDD？
问题答案：
sparkContext是Scala实现的入口点，JavaSparkContext是的Java包装器sparkContext。
SQLContext是SparkSQL的入口点，可以从sparkContext2.xx 接收.RDD，DataFrame和Data-
set是三个不同的数据抽象。自Spark 2.xx起，所有三个数据抽象是统一的， SparkSession是Spark的统一入口点。
另外需要注意的是，RDD用于非结构化数据，强类型数据，而DataFrames用于结构化和松散类型数据。你可以检查
是否有任何方法可以使用Sparksession转换或创建Context？
是。它sparkSession.sparkContext()和SQL，sparkSession.sqlContext()
我可以使用一个条目SparkSession完全替换所有Context吗？
是。您可以从sparkSession获取相应的顶点。
是否在SparkSession中添加了SQLContext，SparkContext，JavaSparkContext等中的所有功能？
不直接。您需要获取各自的上下文并加以利用。
如何在SparkSession中使用这样的功能？
获取各自的上下文并加以利用。
如何使用SparkSession创建以下内容？
- 可以从创建RDD
sparkSession.sparkContext.parallelize(???) - JavaRDD同样适用于此，但在Java实现中
- Java对RDD
sparkSession.sparkContext.parallelize(???).map(//making your data as key-value pair here is one way) - 如果是结构化数据，sparkSession返回的数据集就是数据集。
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是否有方法将转换为或将转换为？
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