Spark 序列化问题全解

最新推荐文章于 2024-05-28 09:41:37 发布

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本文深入解析Spark中的序列化问题，包括Java序列化的概念、Spark为何需要序列化以及如何解决序列化错误。并提供了实用的解决方案。

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在Spark应用开发中，很容易出现如下报错：

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:2058)
  ...
Caused by: java.io.NotSerializableException

该报错意思是用户代码的transformation操作中包含不可序列化的对象引用。

本文主要从以下三个方面解释Spark 应用中序列化问题。
1、Java序列化含义？
2、Spark代码为什么需要序列化？
3、如何解决Spark序列化问题？

1、Java序列化含义？

Spark是基于JVM运行的进行，其序列化必然遵守Java的序列化规则。

序列化就是指将一个对象转化为二进制的byte流（注意，不是bit流），然后以文件的方式进行保存或通过网络传输，等待被反序列化读取出来。序列化常被用于数据存取和通信过程中。

对于java应用实现序列化一般方法：

class实现序列化操作是让class 实现Serializable接口，但实现该接口不保证该class一定可以序列化，因为序列化必须保证该class引用的所有属性可以序列化。
这里需要明白，static和transient修饰的变量不会被序列化，这也是解决序列化问题的方法之一，让不能序列化的引用用static和transient来修饰。（static修饰的是类的状态，而不是对象状态，所以不存在序列化问题。transient修饰的变量，是不会被序列化到文件中，在被反序列化后，transient变量的值被设为初始值，如int是0，对象是null）
此外还可以实现readObject()方法和writeObject()方法来自定义实现序列化。（具体用例见参考链接）

2、Spark的transformation操作为什么需要序列化？

Spark是分布式执行引擎，其核心抽象是弹性分布式数据集RDD，其代表了分布在不同节点的数据。Spark的计算是在executor上分布式执行的，故用户开发的关于RDD的map，flatMap，reduceByKey等transformation 操作（闭包）有如下执行过程：
1. 代码中对象在driver本地序列化
2. 对象序列化后传输到远程executor节点
3. 远程executor节点反序列化对象
4. 最终远程节点执行
故对象在执行中需要序列化通过网络传输，则必须经过序列化过程。

3、如何解决Spark序列化问题？

如果出现NotSerializableException报错，可以在spark-default.xml文件中加入如下参数来开启SerializationDebugger功能类，从而可以在日志中打印出序列化出问题的类和属性信息。

spark.executor.extraJavaOptions  -Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo=true
spark.driver.extraJavaOption -Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo=true

对于scala语言开发，解决序列化问题主要如下几点：

在Object中声明对象（每个class对应有一个Object）
如果在闭包中使用SparkContext或者SqlContext，建议使用SparkContext.get() and SQLContext.getActiveOrCreate()
使用static或transient修饰不可序列化的属性从而避免序列化。
注：scala语言中，class的Object

对于java语言开发，对于不可序列化对象，如果本身不需要存储或传输，则可使用static或trarnsient修饰；如果需要存储传输，则实现writeObject()/readObject()使用自定义序列化方法。

此外注意

对于Spark Streaming作业，注意哪些操作在driver，哪些操作在executor。因为在driver端（foreachRDD）实例化的对象，很可能不能在foreach中运行，因为对象不能从driver序列化传递到executor端（有些对象有TCP链接，一定不可以序列化）。所以这里一般在foreachPartitions或foreach算子中来实例化对象，这样对象在executor端实例化，没有从driver传输到executor的过程。

dstream.foreachRDD { rdd =>
  val where1 = "on the driver"
    rdd.foreach { record =>
      val where2 = "on different executors"
    }
  }
}

参考资料：
Avoid NotSerializable Error in Spark Job
spark not serializable problem
Spark Streaming / Tips on Running Streaming Apps inside Databricks
Java 序列化的高级认识
 什么是writeObject 和readObject？可定制的序列化过程

https://blog.youkuaiyun.com/xwc35047/article/details/78411749