SparkContext
SparkContext是应用启动时创建的Spark上下文对象，是进行Spark应用开发的主要接口，是Spark上层应用与底层实现的中转站。我们俗称上下文，上接机群环境，下接Spark 内核，就是给我们提供的一个入口。
SparkContext是什么
SparkContext是Spark应用程序执行的入口，任何Spark应用程序最重要的一个步骤就是生成SparkContext对象。SparkContext允许Spark应用程序通过资源管理器（Resource Manager）访问Spark集群。其中资源管理器可以是Spark Standalone，Yarn或者Apache Mesos。
如何创建SparkContext类
要创建SparkContext，首先应该创建SparkConf。 SparkConf有一个配置参数，Spark驱动程序（Driver）会将这些参数，传递给SparkContext。
这些参数，指导了spark如何在集群上去请求资源，同时也控制了每个work node的上的container的数目、内存大小和core的数量。
在创建 SparkContext 对象之后，就可以通过它来调用spark函数，比如textFile, sequenceFile, parallelize等。
同时它就可以用来创建RDD，广播变量和作为累加器，进入Spark服务和运行作业。所有这些都可以在SparkContext停止之前执行。
关闭SparkContext
一个JVM只能运行一个SparkContext，如果想新建SparkContext，必须把旧的停掉。调用SparkContext的stop()函数即可：
stop():Unit
Spark停止成功后，Spark会打印出类似下面的日志:
INFO SparkContext: Successfully stopped SparkContext
WorkCount例子
可以利用前面的wordcount例子看看怎么创建SparkContext。
package batch.base
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object WordCount {
//创建sparkConf
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
val sc=new SparkContext(sparkConf)
def main(args: Array[String]): Unit = {
val rootPath: String = "data/spark"
val file: String = s"${rootPath}/words.txt"
// 读取文件内容
val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile(file)
// 以行为单位做分词
val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
val cleanWordRDD: RDD[String] = wordRDD.filter(word => !word.equals(""))
// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式
val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.map(word => (word, 1))
// 按照单词做分组计数
val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD.reduceByKey((x, y) => x + y)
// 打印词频最高的5个词汇
wordCounts.map{case (k, v) => (v, k)}.sortByKey(false).take(5).foreach(println)
}
}SparkContext在Spark中的功能
获取Spark应用程序的当前状态
SpkEnv
它是Spark公共服务的运行时环境。它与其他部件互相交互，为Spark应用程序建立分布式计算平台。它为正在运行的spark 应用保留其所需要的服务，服务其中包括记录驱动程序和执行程序的不同环境，从而可以通过SpkEnv来标识 Spark的运行环境。
SparkConf
SparkConf 可以设置spark能处理的最大应用程序数量，并可针对每个应用程序分别进行个性化配置。它的使用也很简单，一些常见的属性，如主URL和应用程序名称，都可以通过set（）方法来配置任意的键、值对。
部署环境（即master URL）
Spark部署环境有两种类型，即本地和集群。
本地模式是非分布式单JVM部署模式。所有执行组件（driver，executor，LocalSchedulerBackend和master）都存在于同一个JVM中。 这是唯一一个driver可以对执行起作用的模式。 为了测试，调试或演示目的，本地模式是合适的，因为它不需要提前设置来启动火花应用程序。
在集群模式下，Spark以分布模式运行。
设置配置
Master URL
master方法返回部署环境正在使用的spark.master当前值。
本地属性 - 创建逻辑作业组
本地属性概念的目的是通过属性创建逻辑作业组，这些属性使从不同线程启动的独立作业可以属于单个逻辑组。你可以设置一个本地属性，用来影响从线程提交的Spark作业。
默认日志记录级别
它允许您在Spark应用程序中设置根登录级别，例如Spark Shell。
访问各种服务
它还有助于访问TaskScheduler，LiveListenBus，BlockManager，SchedulerBackend，ShuffelManager和可选的ContextCleaner等服务。
取消 Job
取消Job只是简单地要求DAGScheduler放弃一个Spark作业。
取消 stage
取消Stage只是简单地要求DAGScheduler放弃一个Spark stage。
闭包清理
每次发生Action操作时，Spark都会清理关闭操作，Action的主体会在清理前，序列化并通过网络发送、执行。这个操作是 SparkContext的 clean方法来完成的，这个方法也被叫做 ClosureClean.clean。它不仅清理闭包，而且也清理引用闭包。
注册Spark监听器
我们可以通过 addSparkListener 方法，注册一个自定义的 SparkListenerInterface。或者通过 spark.extraListeners 设置，来注册也是可以的。
可编程动态分配
它还提供以下方法作为开发者API，用于动态分配executor：requestExecutors，killExecutors，requestTotalExecutors，getExecutorIds。
访问持久性RDD
getPersistentRDDs给出了已通过缓存标记为持久的RDD的集合。
unpersist RDD
从主模块管理器和内部persistentRdds映射中，unpersist删除RDD。