Spark 编程的第一步是需要创建一个 SparkContext 对象，用来告诉 Spark 如何访问集群。在创建 SparkContext 之前，你需要构建一个 SparkConf 对象， SparkConf 对象包含了一些你应用程序的信息。
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)appName 参数是你程序的名字，它会显示在 cluster UI 上。master 是 Spark, Mesos 或 YARN 集群的 URL，或运行在本地模式时，使用专用字符串 “local”。在实践中，当应用程序运行在一个集群上时，你并不想要把 master 硬编码到你的程序中，你可以用 spark-submit 启动你的应用程序的时候传递它。然而，你可以在本地测试和单元测试中使用 “local” 运行 Spark 进程。
在 Spark shell 中，有一个专有的 SparkContext 已经为你创建好。在变量中叫做 sc。你自己创建的 SparkContext 将无法工作。可以用 --master 参数来设置 SparkContext 要连接的集群，用 --jars 来设置需要添加到 classpath 中的 JAR 包，如果有多个 JAR 包使用逗号分割符连接它们。例如：在一个拥有 4 核的环境上运行 bin/spark-shell，使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4]或在 classpath 中添加 code.jar，使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar执行 spark-shell --help 获取完整的选项列表。在这之后，调用 spark-shell 会比 spark-submit 脚本更为普遍。
原文链接: https://www.yukx.com/bigdata/article/details/818.html 优科学习网初始化Spark
