我想添加用户定义的变量,可以在spark中使用过滤器和map函数,目前我在尝试这样做时遇到错误。
编辑:我在zeppelin笔记本上运行此代码,所以我不必创建一个单独的类。我的代码有点像:
val some_value = "qwerty"
val some_other_value = "x.y.z"
data.filter(r => r.getString("a.b.c").equals(some_value))
.map(r => (r.getString(some_other_value)))
请注意,这里"数据"是包含JSON的RDD
我收到以下错误:
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:304)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(ClosureCleaner.scala:294)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:122)
at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:2055)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter$1.apply(RDD.scala:341)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$filter$1.apply(RDD.scala:340)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:111)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:316)
at org.apache.spark.rdd.RDD.filter(RDD.scala:340)
at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:202)......
at $print(<console>)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1346)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpretInput(SparkInterpreter.java:747)
at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpret(SparkInterpreter.java:711)
at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpret(SparkInterpreter.java:704)
at org.apache.zeppelin.interpreter.ClassloaderInterpreter.interpret(ClassloaderInterpreter.java:57)
at org.apache.zeppelin.interpreter.LazyOpenInterpreter.interpret(LazyOpenInterpreter.java:93)
at org.apache.zeppelin.interpreter.remote.RemoteInterpreterServer$InterpretJob.jobRun(RemoteInterpreterServer.java:312)
at org.apache.zeppelin.scheduler.Job.run(Job.java:171)
at org.apache.zeppelin.scheduler.FIFOScheduler$1.run(FIFOScheduler.java:139)
at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:471)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)
at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:178)
at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:292)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)
Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.SparkContext
Serialization stack:
- object not serializable (class: org.apache.spark.SparkContext, value: org.apache.spark.SparkContext@7f166a30)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: c, type: class org.apache.spark.SparkContext)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@65b97194)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@5e9afdf2)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@1d72f175)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@7b44290b)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@2fd0142d)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@1812605b)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC@40020ce9)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC@3db9c1c)
- field (class: $iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC, $iwC$$iwC@6968a929)
- field (class: $iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC)
- object (class $iwC, $iwC@1e8d42e6)
- field (class: $line25.$read, name: $iw, type: class $iwC)
- object (class $line25.$read, $line25.$read@6b4256a)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $VAL5449, type: class $line25.$read)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@7d6cf781)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@f4d2716)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@d8c3a34)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@7bc0d5a5)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@74ef7040)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC@7e55be5d)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC@2f59915e)
- field (class: $iwC$$iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC, $iwC$$iwC@36faa9d0)
- field (class: $iwC, name: $iw, type: class $iwC$$iwC)
- object (class $iwC, $iwC@54f2aef7)
- field (class: $line385.$read, name: $iw, type: class $iwC)
- object (class $line385.$read, $line385.$read@3d8590f3)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $VAL5516, type: class $line385.$read)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@419dfc19)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, name: $outer, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC, $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC@6e994c6d)
- field (class: $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$2e9cf4ebd66898e1aa2d2fdd9497ea7$$$$C$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$anonfun$1, name: $outer, type: class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$fa17825793f04f8d2edd8765c45e2a6c$$$$wC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC)
- object (class $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$$$$$2e9cf4ebd66898e1aa2d2fdd9497ea7$$$$C$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$anonfun$1, <function1>)
at
org.apache.spark.serializer.SerializationDebugger$.improveException(SerializationDebugger.scala:40)
at org.apache.spark.serializer.JavaSerializationStream.writeObject(JavaSerializer.scala:47)
at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.serialize(JavaSerializer.scala:101)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:301)
... 123 more
编辑2:最后我得到了解决方案,只需将整个代码包装为scala函数并传递参数。
val some_value = "qwerty"
val some_other_value = "x.y.z"
def func (value_1 : String, value_2 : String) : RDD[String] = {
val d = data.filter(r => r.getString("a.b.c").equals(value_2))
.map(r => (r.getString(value_2)))
return d
}
val new_data = func(some_value, some_other_value)
另一种方法是在闭包内使用函数进行完整操作。
def myFilter(e: String) = (r: org.apache.avro.generic.GenericRecord) => r.getString("a.b.c").equals(e)
def myGenerator(f: String) = (r: org.apache.avro.generic.GenericRecord) => r.getString(f)
val p = data.filter (myFilter(x)).map(myGenerator(y))
答案 0 :(得分:2)
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
异常,这意味着您在转换中使用对非可序列化类的实例的引用。
注意使用外部字段/方法的闭包 对象(这些将引用整个对象)
例如:
NotSerializable notSerializable = new NotSerializable();
JavaRDD<String> rdd = sc.textFile("/tmp/myfile");
rdd.map(s -> notSerializable.doSomething(s)).collect();
Here are some ideas to fix this error:
rdd.forEachPartition
并在其中创建NotSerializable
对象,如下所示: rdd.forEachPartition(iter -> {
NotSerializable notSerializable = new NotSerializable();
// ...Now process iterator
});
提示:可以使用jvm参数查看有关序列化的详细信息
SPARK_JAVA_OPTS-Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo = true
SPARK-5307引入了SerializationDebugger,Spark 1.3.0是第一个使用它的版本。它添加了NotSerializableException
的序列化路径。遇到NotSerializableException
时,调试器访问对象图以找到无法序列化的对象的路径,并构造信息以帮助用户找到对象。例如:
Serialization stack:
- object not serializable (class: testing, value: testing@2dfe2f00)
- field (class: testing$$anonfun$1, name: $outer, type: class testing)
- object (class testing$$anonfun$1, <function1>)
我在这里直接试图解决问题...
由于我们要在JVM上运行我们的Spark应用程序,我们有一个 要求为了序列化你的类应该对象 显式扩展特殊
Serializable
接口。在斯卡拉当你 正在声明一个案例类,它会自动扩展Serializable
接口
case class
方法: object Test extends App {
case class MyInputForMapAndFilter(somevalue: String, someothervalue: String)
val some_value = "qwerty"
val some_other_value = "x.y.z"
val myInputForMapAndFilter = MyInputForMapAndFilter(some_value,some_other_value)
data.filter(r => r.getString("a.b.c").equals(myInputForMapAndFilter.somevalue))
.map(r => (r.getString(myInputForMapAndFilter.someothervalue)))
}
scala中的案例类默认为serializable
val
声明为 transient
@transient val some_value = "qwerty"
@transient val some_other_value = "x.y.z"
data.filter(r => r.getString("a.b.c").equals(some_value))
.map(r => (r.getString(some_other_value)))
请尝试这个让我知道输出...请主动提出更多问题/问题
答案 1 :(得分:0)
您需要做的是使用广播变量,然后您可以在地图中获取并减少功能。
例如,创建广播变量do:
val broadcastString = sc.broadcast("my string")
在地图和缩小功能中,您可以使用以下方式获取广播的字符串:
val myStr = broadcastString.value
请点击此处了解详情:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#broadcast-variables