根源：出现“task not serializable"这个错误，一般是因为在map、filter等的参数使用了外部的变量，但是这个变量不能序列化。特别是当引用了某个类（经常是当前类）的成员函数或变量时，会导致这个类的所有成员（整个类）都需要支持序列化。 解决方法 ...

出现“task not serializable"这个错误，一般是因为在map、filter等的参数使用了外部的变量，但是这个变量不能序列化。特别是当引用了某个类（经常是当前类）的成员函数或变量时，会导致这个类的所有成员（整个类）都需要支持序列化。解决这个问题最常用的方法 ...

spark程序的序列化问题 transformation操作为什么需要序列化 spark是分布式执行引擎，其核心抽象是弹性分布式数据集RDD，其代表了分布在不同节点的数据。Spark的计算是在executor上分布式执行的，所以用户执行RDD的map，flatMap，reduceByKey ...

目录 转换方法 问题及解决 问题：数值类型为空时, 转换出错 问题：在转换带有列表的节点时识别错误(list,数组) 问题：在XML序列化时怎样判断 必填属性是否被填写 问题：当类赋值后,转换为xml的字符串中 节点多了xmlns属性 xml序列化时类的自定义属性 空值标识 ...

spark未序列化问题虽然不难，但资料却不系统，现总结如下： 问题发生原因 当spark算子在使用外部变量时，就会发生序列化问题，如下图所示： 上述图中算子map会在各个节点运行，属于不同jvm间数据交换，需要对交换的内容进行序列化。这就是为什么需要序列化的原因。 方法 1） 序列化 ...

在spark 1.4 jobserver 0.5 环境执行的时候,程序并没有出错. 在spark1.5 jobserver0.6 环境执行的时候出了上面的错误 所以肯定跟环境是有关系的.在spark-defaults.conf中设置serializer ...

spark的序列化主要使用了hadoop的writable和java的Serializable。 说到底就是使用hadoop的writable替换了java的默认序列化实现方式。 这个有个让人疑惑的地方是使用@transient 表示该值不会被序列化,我做个一个测试 ...

说明：出现这种问题的情况是由于JSON里面包含了实体没有的字段导致反序列化失败。 解决方法： 参考： https://www.cnblogs.com/yangy608/p/3936785.html http://blog.csdn.net/qq_30739519 ...