1. 初始化
Spark程序必须做的第一件事是创建一个JavaSparkContext对象(Scala和Python中是SparkContext对象)，它告诉Spark如何访问集群。 要创建SparkContext，您首先需要构建一个包含有关应用程序信息的SparkConf对象。
Java版本：
private static String appName = "JavaWordCountDemo";
private static String master = "local";
// 初始化Spark
private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
private static JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);Scala版本：
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)备注
每个JVM只有一个SparkContext可能是活跃的。 在创建新的SparkContext之前，必须先调用stop()方法停止之前活跃的SparkContext。
Python版本：
conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)appName参数是应用程序在集群UI上显示的名称。 master是Spark，Mesos或YARN集群URL，或以本地模式运行的特殊字符串“local”。 实际上，当在集群上运行时，您不需要在程序中写死master，而是使用spark-submit启动应用程序并以参数传递进行接收。但是，对于本地测试和单元测试，你可以通过“local”来运行Spark进程。
2. 使用Shell
在 Spark shell 中，已经为你创建了一个专有的 SparkContext，可以通过变量sc访问。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。你还可以通过向--packages参数提供逗号分隔的maven坐标列表，将依赖关系（例如Spark Packages）添加到shell会话中。 可能存在依赖关系的其他存储库（例如Sonatype）可以传递给--repositories参数。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]或者，还可以将code.jar添加到其classpath中，请使用：
./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar使用maven坐标来包含依赖关系：
./bin/spark-shell --master local[4] --packages "org.example:example:0.1"可以执行 spark-shell --help 获取完整的选项列表。其背后，spark-shell调用的是更常用的spark-submit脚本(Behind the scenes, spark-shell invokes the more general spark-submit script.)。
原文：http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#initializing-spark
