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Task未序列化问题分析及解决方案

在编写Spark程序时，若在map、filter等算子内部引用了外部变量或函数，可能会导致Task未序列化的问题。这种情况通常发生在引用了当前类成员变量或函数时，导致整个类需要支持序列化，而某些成员变量未能做好序列化准备。

引用成员变量的实例分析

例如，在一个Spark程序中，我们定义了一个类MyTest1，该类使用了SparkContext和SparkConf作为成员变量。由于这些变量未做好序列化处理，导致类整体无法序列化，最终引发Task未序列化错误。

class MyTest1(conf:String) extends Serializable {    val list = List("a.com", "www.b.com", "a.cn", "a.com.cn", "a.org")     private val sparkConf = new SparkConf().setAppName("AppName")     private val sc = new SparkContext(sparkConf)     val rdd = sc.parallelize(list)     private val rootDomain = conf     def getResult(): Array[String] = {        val result = rdd.filter(item => item.contains(rootDomain))         result.take(result.count().toInt)     }}

在运行过程中，错误报告指出SparkContext和SparkConf未能序列化，导致Task失败。为了验证这一点，我们尝试对不需要序列化的成员变量进行标注。

class MyTest1(conf:String) extends Serializable {    val list = List("a.com", "www.b.com", "a.cn", "a.com.cn", "a.org")     @transient private val sparkConf = new SparkConf().setAppName("AppName")     @transient private val sc = new SparkContext(sparkConf)     val rdd = sc.parallelize(list)     private val rootDomain = conf     def getResult(): Array[String] = {        val result = rdd.filter(item => item.contains(rootDomain))         result.take(result.count().toInt)     }}

标注后，sparkConf和sc不再参与序列化过程，程序能够正常运行。

引用成员函数的实例分析

同样地，当成员函数引用导致类依赖序列化时，也会引发Task未序列化问题。例如，在map操作中使用了一个成员函数来处理域名前缀。

class MyTest1(conf:String) extends Serializable {    val list = List("a.com", "www.b.com", "a.cn", "a.com.cn", "a.org")     private val sparkConf = new SparkConf().setAppName("AppName")     private val sc = new SparkContext(sparkConf)     val rdd = sc.parallelize(list)     def getResult(): Array[(String)] = {        val rootDomain = conf         val result = rdd.filter(item => item.contains(rootDomain))         .map(item => addWWW(item))         result.take(result.count().toInt)     }     def addWWW(str:String): String = {        if(str.startsWith("www.")) str else "www."+str     }}

为了解决这个问题，我们可以将成员函数移至一个object中，使其不再依赖当前类。

def getResult(): Array[(String)] = {    val rootDomain = conf     val result = rdd.filter(item => item.contains(rootDomain))     .map(item => UtilTool.addWWW(item))     result.take(result.count().toInt) }object UtilTool {    def addWWW(str:String): String = {        if(str.startsWith("www.")) str else "www."+str     }}

对全类序列化要求的验证

通过上述实例可以看出，引用成员变量或函数会导致整个类需要支持序列化。因此，在类中使用@transient标注来避免不必要的序列化。

class MyTest1(conf:String) {    val list = List("a.com", "www.b.com", "a.cn", "a.com.cn", "a.org")     private val sparkConf = new SparkConf().setAppName("AppName")     private val sc = new SparkContext(sparkConf)     val rdd = sc.parallelize(list)     def getResult(): Array[String] = {        val rootDomain = conf         val result = rdd.filter(item => item.contains(rootDomain))         result.take(result.count().toInt)     }}

如果去掉extends Serializable，程序将报错，证明了类需要序列化的必要性。

解决办法与编程建议

通过以上方法，可以有效避免Task未序列化问题，确保Spark程序顺利运行。

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