今天在写spark任务的时候遇到这么一个错误，我的spark版本是1.5.1. 提示是说kryo序列化缓冲区溢出，导致job执行失败。那好，就把缓冲区改大点好了。搜索了一下答案。 说是可以这么设置： 但是在测试的时候，spark提示这个设置在spark1.4之后 ...

Kryo序列化缓冲区大小导致任务失败的问题 问题报错 问题描述 spark-submit提交任务的时候使用kryo序列化参数，程序在进行计算的过程中出来报错序列化缓冲大小的问题，任务提交代码： 问题原因 该问题是 ...

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 ...

错误信息： 问题原因：再对RDD进行操作时引用了类的成员变量而该成员变量无法被序列化所导致的 例如如下代码： 这一段代码运行确实会报错，而且报错如预期一样，最开始以为是因为DenseMatrix不能序列化导致的，结果将DenseMatrix换成了其它类型 ...

原创文章，转载请注明： 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3833985.html 最近在使用spark开发过程中发现当数据量很大时，如果cache数据将消耗很多的内存。为了减少内存的消耗，测试了一下 Kryo serialization的使用 代码 ...

spark 2.1.1 一 问题重现 问题代码示例 当如下3行代码放到main外时 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext ...

今天，在运行Spark SQL代码的时候，遇到了以下错误： Spark SQL关键代码如下： 解决办法： 去掉coalesce。 参考 https://www.e-learn.cn/content/wangluowenzhang/700757 ...