根源：出現“task not serializable"這個錯誤，一般是因為在map、filter等的參數使用了外部的變量，但是這個變量不能序列化。特別是當引用了某個類（經常是當前類）的成員函數或變量時，會導致這個類的所有成員（整個類）都需要支持序列化。 解決方法 ...

出現“task not serializable"這個錯誤，一般是因為在map、filter等的參數使用了外部的變量，但是這個變量不能序列化。特別是當引用了某個類（經常是當前類）的成員函數或變量時，會導致這個類的所有成員（整個類）都需要支持序列化。解決這個問題最常用的方法 ...

spark程序的序列化問題 transformation操作為什么需要序列化 spark是分布式執行引擎，其核心抽象是彈性分布式數據集RDD，其代表了分布在不同節點的數據。Spark的計算是在executor上分布式執行的，所以用戶執行RDD的map，flatMap，reduceByKey ...

目錄 轉換方法 問題及解決 問題：數值類型為空時, 轉換出錯 問題：在轉換帶有列表的節點時識別錯誤(list,數組) 問題：在XML序列化時怎樣判斷 必填屬性是否被填寫 問題：當類賦值后,轉換為xml的字符串中 節點多了xmlns屬性 xml序列化時類的自定義屬性 空值標識 ...

spark未序列化問題雖然不難，但資料卻不系統，現總結如下： 問題發生原因 當spark算子在使用外部變量時，就會發生序列化問題，如下圖所示： 上述圖中算子map會在各個節點運行，屬於不同jvm間數據交換，需要對交換的內容進行序列化。這就是為什么需要序列化的原因。 方法 1） 序列化 ...

在spark 1.4 jobserver 0.5 環境執行的時候,程序並沒有出錯. 在spark1.5 jobserver0.6 環境執行的時候出了上面的錯誤 所以肯定跟環境是有關系的.在spark-defaults.conf中設置serializer ...

spark的序列化主要使用了hadoop的writable和java的Serializable。 說到底就是使用hadoop的writable替換了java的默認序列化實現方式。 這個有個讓人疑惑的地方是使用@transient 表示該值不會被序列化,我做個一個測試 ...

說明：出現這種問題的情況是由於JSON里面包含了實體沒有的字段導致反序列化失敗。 解決方法： 參考： https://www.cnblogs.com/yangy608/p/3936785.html http://blog.csdn.net/qq_30739519 ...