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1. 闭包检查
2. 序列化方法和属性
3. Kryo 序列化框架
4. 核心点总结
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Spark文章汇总
1. 闭包检查
从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor 端执行。那么在 scala 的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给 Executor 端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。Scala2.12 版本后闭包编译方式发生了改变。
2. 序列化方法和属性
从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor端执行：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* @ date: 2023/7/4
* @ author: yangshibiao
* @ desc: 项目描述
*/
object ModelTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("ModelTest").setMaster("local[*]")
//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
//3.创建一个RDD
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark", "hive", "12345"))
//3.1创建一个Search对象
val search: Search = new Search("hello")
//3.2 函数传递，打印：ERROR Task not serializable
search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)
//3.3 属性传递，运行正常
// search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)
//4.关闭连接
sc.stop()
}
}
class Search(query: String) {
def isMatch(s: String): Boolean = {
s.contains(query)
}
// 函数序列化案例
def getMatch1(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
rdd.filter(isMatch)
}
// 属性序列化案例
def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val q: String = query
rdd.filter((x: String) => x.contains(q))
}
}
运行第一个方法进行函数传递时，抛出 ERROR Task not serializable，如下图所示：
运行第二个方法进行属性传递时，运行正常，打印出正常结果，如下图所示：
3. Kryo 序列化框架
参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo
Java 的序列化能够序列化任何的类。但是比较重（字节多），序列化后，对象的提交也比较大。Spark 出于性能的考虑，Spark2.0 开始支持另外一种 Kryo 序列化机制。Kryo 速度是 Serializable 的 10 倍。当 RDD 在 Shuffle 数据的时候，简单数据类型、数组和字符串类型已经在 Spark 内部使用 Kryo 来序列化。
注意：即使使用 Kryo 序列化，也要继承 Serializable 接口。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* @ date: 2023/7/4
* @ author: yangshibiao
* @ desc: 项目描述
*/
object ModelTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf: SparkConf = new SparkConf()
.setAppName("ModelTest")
.setMaster("local[*]")
// 替换默认的序列化机制
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注册需要使用 kryo 序列化的自定义类
.registerKryoClasses(Array(classOf[Search]))
//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
//3.创建一个RDD
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark", "hive", "12345"))
//3.1创建一个Search对象
val search: Search = new Search("hello")
//3.2 函数传递
search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)
//4.关闭连接
sc.stop()
}
}
class Search(query: String) extends Serializable {
def isMatch(s: String): Boolean = {
s.contains(query)
}
// 函数序列化案例
def getMatch1(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
rdd.filter(isMatch)
}
}
运行成功，如下图所示：
4. 核心点总结
- 在Spark中，如果有类进行序列化，该类需要继承Serializable，如下图所示：
- 在Spark中，Serializable比较重，所以可以使用更优的Kryo框架，但是注意的是即使使用 Kryo 序列化，也要继承 Serializable 接口（如果Spark包中的类均已注册，但如果是自定义的类，还需要手动注册），如下图示所示：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-521226.html
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到了这里，关于Spark（9）：RDD的序列化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
