SparkContext 和 SparkConf
任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数。
初始化后，就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。
val conf = new SparkConf().setMaster("master").setAppName("appName")
val sc = new SparkContext(conf)
或者
val sc = new SparkContext("master","appName")
Note：
Once a SparkConf object is passed to Spark, it is cloned and can no longer be modified by the user.
也就是说一旦设置完成SparkConf，就不可被使用者修改
对于单元测试，您也可以调用SparkConf（false）来跳过加载外部设置，并获得相同的配置，无论系统属性如何。
咱们再看看setMaster（）和setAppName（）源码：
根据上面的解释，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，而setAppName就是在web端显示应用名而已，它们说到底都调用了set（）函数，让我们看看set（）是何方神圣
logDeprecation（key）是日志输出函数，防止输入参数名无效， 看看settings，是个HashMap结构，追溯一下：
果然，是个ConcurrentHashMap对象，ConcurrentHashMap主要作用是解决多线程并发下数据段访问效率，该类相对于hashMap而言具有同步map中的数据，对于hashTable而言，该同步数据对于并发程序提高了极高的效率，所以在使用缓存机制的时候如果对map中的值具有高并发的情况的话，那么我们就需要使用ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个：ConcurrentHashMap（整个Hash表）,Segment（桶），HashEntry（节点）
，CurrentHashMap的初始化一共有三个参数，一个initialCapacity，表示初始的容量，一个loadFactor，表示负载参数，最后一个是concurrentLevel，代表ConcurrentHashMap内部的Segment的数量，ConcurrentLevel一经指定，不可改变，这也是为什么SparkConf配置好了就无法更改的原因。
ConcurrentHashMap应用了锁分段技术，HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
另外，如果ConcurrentHashMap的元素数量增加导致ConrruentHashMap需要扩容，ConcurrentHashMap是不会增加Segment的数量的，而只会增加Segment中链表数组的容量大小，这样的好处是扩容过程不需要对整个ConcurrentHashMap做rehash，而只需要对Segment里面的元素做一次rehash就可以了。
SparkSession： SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合（未来可能还会加上StreamingContext），所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。
val sparkSession = SparkSession.builder
.master("master")
.appName("appName")
.getOrCreate()
或者
SparkSession.builder.config(conf=SparkConf())
上面代码类似于创建一个SparkContext，master设置为"xiaojukeji"，然后创建了一个SQLContext封装它。如果你想创建hiveContext，可以使用下面的方法来创建SparkSession，以使得它支持Hive(HiveContext)：
val sparkSession = SparkSession.builder
.master("master")
.appName("appName")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
//sparkSession 从csv读取数据：
val dq = sparkSession.read.option("header", "true").csv("src/main/resources/scala.csv")
getOrCreate()：有就拿过来，没有就创建，类似于单例模式：
s1 = SparkSession().builder.config("k1", "v1").getORCreat()
s2 = SparkSession().builder.config("k2", "v2").getORCreat()
return s1.conf.get("k1") == s2.conf.get("k2")
True