序列化方法和属性
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
package SparkTest
import org.apache.spark.{
SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object serializable_function {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建 SparkConf 并设置 App 名称
val conf: SparkConf = new
SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").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 zhangsan","zhangsan", "lisi"))
//3.1 创建一个 Search 对象
val search = new Search("hello")
//3.2 函数传递,打印:ERROR Task not serializable
search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)
//结果:hello world hello zhangsan
//3.3 属性传递,打印:ERROR Task not serializable
search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)
//结果:hello world hello zhangsan
//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(this.isMatch)
rdd.filter(isMatch)
}
// 属性序列化案例
def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
//rdd.filter(x => x.contains(this.query))
rdd.filter(x => x.contains(query))
//val q = query
//rdd.filter(x => x.contains(q))
}
}
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。
package SparkTest
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{
SparkConf, SparkContext}
object serializable_Kryo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf()
.setAppName("SerDemo")
.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[Searcher]))
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello zhangsan", "zhangsan", "lisi"), 2)
val searcher = new Searcher("hello")
val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD1(rdd)
result.collect.foreach(println)
//结果: hello world hello zhangsan
}
}
case class Searcher(val query: String) {
def isMatch(s: String) = {
s.contains(query)
}
def getMatchedRDD1(rdd: RDD[String]) = {
rdd.filter(isMatch)
}
def getMatchedRDD2(rdd: RDD[String]) = {
val q = query
rdd.filter(_.contains(q))
}
}