Question

我正在编写Flink转换器，并且有一个具有以下属性的自定义对象Histogram：

case class Histogram(
  nRows: Int,
  nCols: Int,
  min: Int,
  step: Double,
  private val countMatrix: Array[ArrayBuffer[Double]],
  private val cutMatrixL1: Array[ArrayBuffer[Double]],
  val distribMatrixL1: Array[ArrayBuffer[Map[Int, Double]]],
  private val distribMatrixL2: Array[ArrayBuffer[Map[Int, Double]]],
  private val cutMatrixL2: ArrayBuffer[ArrayBuffer[Double]])
  extends Serializable {
    ???
}

这是我的FitOperation：

implicit val fitOp = new FitOperation[PIDiscretizerTransformer, LabeledVector] {
    override def fit(
                      instance: PIDiscretizerTransformer,
                      fitParameters: ParameterMap,
                      input: DataSet[LabeledVector]): Unit = {

      // get params...

      val metric = input.map { x ⇒
        // (instance, histrogram totalCount)
        (x, Histogram(nAttrs, l1InitialBins, min, instance.step), 1)
      }.reduce { (m1, m2) ⇒
        // Update Layer 1
        val updatedL1 = updateL1(m1._1, m1._2, instance.step, initialElems, alpha, m1._3)

        //         Update Layer 2 if neccesary
        val updatedL2 = if (m1._3 % l2updateExamples == 0) {
          updateL2(m1._1, updatedL1)
        } else updatedL1

        (m2._1, updatedL2, m1._3 + 1)
      }.map(_._2)

      //      instance.metricsOption = Some(metric)
    }
  }

这很好，但是如果我取消最后一行的注释：instance.metricsOption = Some(metric)我得到一个java.io.NotSerializableException: org.apache.flink.api.scala.DataSet

如何找到类Histogram中的哪个对象引起了问题？据我所知ArrayBuffer是可序列化的，Map也是如此。尽管我发现了这样的问题：

Map can not be serializable in scala?

其中说.mapValues不可序列化，但是我没有在任何地方使用.mapValues。

Answer 1

问题在于您是指instance.step中的MapFunction。 instance的类型为PIDiscretizerTransformer，无法序列化。因此，您需要计算MapFunction之外的步长并将该值传递给函数。然后您的程序应该可序列化。

确定哪个对象无法在Apache-Flink

1 个答案: