【spark】java类在spark中的传递,scala object在spark中的传递

为什么建议在Spark中使用Scala定义UDF 虽然在Pyspark中,驱动程序是一个python进程,但是它创建的SparkSession对象以及其他DataFrames或者RDDs等都是利用Python封装过的 JVM对象 。简单地说,虽然控制程序是Python,但它实际上是python代码告诉集群上的分布式Scala程序该做什么。 数据存储在JVM的内存中,并由Scala代码进行转换。 将这些对象从JVM内存中取出并将它们转换为Pytho... 阅读详情

记录一个比较典型的问题,先讲一下背景,有这么一个用java写的类

public class JavaClass0 implements Serializable {
	private static String name;

    public static JavaClass0 getName(String str) {
        if (name == null) {
			name=str;
		}
        return name;
    }
    ...
}

然后在spark中使用的时候:

//driver端
JavaClass0.getName("张三")//得到张三
JavaClass0.getName("李四")//得到张三

df.foreachPartition{//executor端
	m=>
	JavaClass0.getName("王五")//得到王五
	JavaClass0.getName("钱六")//得到王五
}

原因:
scala的object对应的就是java的静态成员,可以反过来理解java的所有静态成员可被抽取成伴生对象(虽然现实中是scala最终编译成java)。以上面的JavaClass0 例子可理解为等价的scala代码为:

class JavaClass0 {
  ...
}

//伴生对象
object JavaClass0 {
	private var name:String = null
	 getName(str:String) {
        if (name == null) {
			name=str
		}
        return name;
    }
}

可以看到,JavaClass0并没有被传到executor中,而是重新初始化了一遍。事实也是如此。

Objects, as singletons, are never shipped to executors. There initialized locally, whenever objects is accessed for the first time.

object是不会被传递到executor的,他们在首次被访问的时候,在executor本地做初始化。只要executor的jvm不消亡,就不会再次初始化。

参考

Sharing objects in Spark
Spark Object (singleton) serialization on executors
Java中static作用及用法详解

Apache Spark:Scala编程基础 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了统一的解决方案来处理大规模数据的批处理和流处理。Spark Core:Spark的基础,提供任务调度、内存管理、故障恢复等功能。Spark SQL:用于处理结构化数据,提供SQL查询接口和DataFrame API。:处理实时数据流,可以接收实时数据并进行批处理。MLlib:机器学习库,提供各种算法和工具。GraphX:用于图数据的处理和分析。 阅读详情

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