Spark目前支持三種開發語言：Scala、Java、Python，目前我們大量使用Python來開發Spark App（Spark 1.2開始支持使用Python開發Spark Streaming App，我們也准備嘗試使用Python開發Spark Streaming App），在這期間關於數據類型的問題曾經困擾我們很長時間，故在此記錄一下心路歷程。
Spark是使用Scala語言開發的，Hadoop是使用Java語言開發的，Spark兼容Hadoop Writable，而我們使用Python語言開發Spark （Streaming） App，Spark Programming Guides（Spark 1.5.1）其中有一段文字說明了它們相互之間數據類型轉換的關系：
也說是說，我們需要處理兩個方向的轉換：
（1）Writable => Java Type => Python Type；
（2）Python Type => Java Type => Writable;
其中Java Type與Python Type之間數據類型的轉換依賴開源組件Pyrolite，相應的數據類型轉換如下：
（1）Python Type => Java Type；
（2）Java Type => Python Type；
也就是說，Pyrolite已經為Java Type與Python Type之間的數據類型轉換建立了“標准”，我們僅僅需要處理Writable與Java Type之間的數據轉換就可以了。
從上圖“Writable Support”中可以看出PySpark已經為我們解決了常用的數據類型轉換問題，但可以理解為“基本”數據類型，遇到復雜的情況，還是需要我們特殊處理，PySpark已經為我們考慮到了這種業務場景，為我們提供接口Converter（org.apache.spark.api.python.Converter），使得我們可以根據自己的需要擴展數據類型轉換機制：
接口Converter僅僅只有一個方法convert，其中T表示源數據類型，U表示目標數據類型，參數obj表示源數據值，返回值表示目標數據值。
Spark Programming Guides（Spark 1.5.1）也為我們舉例說明了一個需要自定義Converter的場景：
ArrayWritable是Hadoop Writable的一種，因為Array涉及到元素數據類型的問題，因此使用時需要實現相應的子類，如元素數據類型為整型：
從上面的描述可知，PySpark使用ArrayWritable時涉及到如下兩個方向的數據類型轉換：
（1）Tuple => Object[] => ArrayWritable；
（2）ArrayWritable => Object[] => Tuple；
我們以IntArrayWritable為例說明如何自定義擴展Converter，同理也需要處理兩個方向的數據類型轉換：Tuple => Object[] => ArrayWritable、ArrayWritable => Object[] => Tuple。
（1）Tuple => Object[] => IntArrayWritable；
假設我們有一個list，list的元素類型為tuple，而tuple的元素類型為int，我們需要將這個list中的所有數據以SequenceFile的形式保存至HDFS。對於list中的每一個元素tuple，Pyrolite可以幫助我們完成Tuple => Object[]的轉換，而Object[] => IntArrayWritable則需要我們自定義Converter實現。
PySpark中使用這個Converter寫入數據：
注意：SequenceFile的數據結構為<key, value>，為了簡單起見，key指定為com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritable，value指定為org.apache.hadoop.io.NullWritable（即空值）。
運行上述程序時，因為有使用到我們自定義的類，因此需要將com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritable、com.sina.dip.spark.converter.ObjectArrayToIntArrayWritableConverter編譯打包為獨立的Jar：converter.jar，並通過參數指定，如下：
/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit --jars converter.jar 1.5.1/examples/app/spark_app_save_data_to_seqfile.py
（2）IntArrayWritable => Object[] => Tuple；
我們需要將（1）中寫入SequenceFile的Key（IntArrayWritable）還原為list，其中list的元素類型為tuple，tuple的元素類型為int，IntArrayWritable => Object[]也需要用到我們自定義的Converter（Object[] => Tuple由Pyrolite負責）：
PySpark使用這個Converter讀取數據：
同（1），我們需要將com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritable、com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritableToObjectArrayConverter編譯打包為獨立的Jar：converter.jar，並通過參數指定，如下：
/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit --jars converter.jar 1.5.1/examples/app/spark_app_read_data_from_seqfile.py
輸出結果：
可以看出，通過自定義擴展的Converter：com.sina.dip.spark.converter.ObjectArrayToIntArrayWritableConverter、com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritableToObjectArrayConverter，我們實現了IntArrayWritable（com.sina.dip.spark.converter.IntArrayWritable）與Tuple（Python）之間的轉換。