应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码 ...
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等transformation 操作时可能有如下执行过程: 代码中对象在driver本地序列化 对象序列化后传 ...
2020-08-24 03:06 0 982 推荐指数:
应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码 ...
在Spark应用开发中,很容易出现如下报错: org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable ...
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 ...
一,必备知识 1.1 经典14问 1.2 问题前提 二,序列化问题 2.1 Spark序列化出现情况 2.2 Spark序列化问题解决 三,线程安全问题 3.1 Spark线程安全出现情况 3.2 Spark线程安全问题解决 正文 ...
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 ...
【Java序列化与反序列化】 Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程;而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程。序列化使用场景:1.数据的持久化,通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上(通常存放在文件里)。2.远程通信,即在网络上传送对象的字节序列。 这篇文章写 ...