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 ...
在Spark應用開發中,很容易出現如下報錯: org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner .ensureSerializable ClosureCleaner.scala: at org.apache.spark.util.ClosureCleaner ...
2018-02-25 11:42 0 3500 推薦指數:
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 ...
一,必備知識 1.1 經典14問 1.2 問題前提 二,序列化問題 2.1 Spark序列化出現情況 2.2 Spark序列化問題解決 三,線程安全問題 3.1 Spark線程安全出現情況 3.2 Spark線程安全問題解決 正文 ...
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 ...
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 ...
spark序列化 對於優化<網絡性能>極為重要,將RDD以序列化格式來保存減少內存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默認 使用Java自帶 ...
【Java序列化與反序列化】 Java序列化是指把Java對象轉換為字節序列的過程;而Java反序列化是指把字節序列恢復為Java對象的過程。序列化使用場景:1.數據的持久化,通過序列化可以把數據永久地保存到硬盤上(通常存放在文件里)。2.遠程通信,即在網絡上傳送對象的字節序列。 這篇文章寫 ...
Spark默認采用Java的序列化器,這里建議采用Kryo序列化提高性能。實測性能最高甚至提高一倍。 Spark之所以不默認使用Kryo序列化,可能的原因是需要對類進行注冊。 Java程序中注冊很簡單: SparkConf conf = new SparkConf ...
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 ...