Spark序列化的理解和解决方法

在Spark中，序列化是一个常见的问题，有很多很好的博客已经很好地解释了这个问题，比如这篇spark序列化挑战。 简而言之，我们可以得出以下结论（仅针对Spark，而不是JVM）：

1. 由于JVM的限制，只有对象可以被序列化（函数也是对象）。

2. 如果一个对象需要被序列化，它的父对象也需要被序列化。

3. 任何Spark操作（如map、flatMap、filter、foreachPartition、mapPartition等），如果内部部分引用了外部部分对象，那么这个对象需要被序列化。因为外部部分对象在Driver中，而不在Executors中。而序列化策略遵循我的第二点。

4. 对于Scala的object（也称为Scala单例），它不会被序列化（仅适用于mapPartition和foreachPartition，UDF始终从Driver序列化到Executors）。Executors直接引用其本地JVM的对象，因为它是单例的，它将存在于Executors的JVM中。这意味着Driver对其本地对象的更改在Executors中将不可见。

为了补充第4点，单例对象并不总是不会被序列化的情况。我刚刚使用了一个单例对象和一些辅助函数（UDF）来创建一个新的Dataframe列，然后遇到了序列化错误，并且不得不在代码中将该对象扩展为Serializable以继续进行，而且没有在map/flatMap等中使用该对象。这可能是一个Spark问题，但是它确实存在。

感谢你的观点，所以为了澄清，我的第4点只适用于mapPartition和foreachPartition函数。Spark将UDF从Driver序列化到Executors，因此UDF和UDF引用的任何对象都需要进行序列化。

Spark序列化（serialization）是将对象的状态转换为字节流，以便可以将字节流恢复为对象的副本。如果Java对象的类或任何父类实现了java.io.Serializable接口或其子接口java.io.Externalizable，则该类可以进行序列化。

只有类的对象才会被序列化。如果需要持久化或通过网络传输对象，则需要进行对象序列化。

下面是一个示例Spark代码和不同场景的讨论：

在RDD内部编写的所有lambda函数都是在驱动程序上实例化的，并且对象被序列化并发送到执行器。

如果在内部类中访问外部类的实例变量，则编译器会应用不同的逻辑来访问它们，因此外部类是否被序列化取决于您访问的内容。

在Java中，整个讨论是关于外部类与内部类之间的关系，以及如何通过访问外部类的引用和变量来解决序列化问题。

不同场景：

1. 匿名类中访问的外部类实例变量：

- 实例变量（外部类）：可访问和序列化

- 静态实例变量（外部类）：可访问但不序列化

- 局部变量（外部类）：可访问和序列化

2. 在静态内部类中访问的外部类变量：

- 实例变量（外部类）：无法访问

- 局部变量（外部类）：无法访问

- 静态实例变量（外部类）：可访问但不序列化

需要考虑的问题：

- 遵循Java序列化规则来选择需要序列化的类对象。

- 使用javap -p -c "abc.class"命令来查看编译器生成的字节码。

- 根据在外部类的内部类中尝试访问的内容，编译器会生成不同的字节码。

- 不需要使只在驱动程序上访问的类实现序列化。

- 在RDD中使用的任何匿名/静态类都将在驱动程序上实例化。

- 在RDD中使用的任何类/变量都将在驱动程序上实例化并发送到执行器。

- 声明为transient的实例变量在驱动程序上不会被序列化。

- 默认情况下，匿名类将强制使外部类可序列化。

- 任何只在匿名类中使用的局部变量/对象不需要序列化。

- 仅当在匿名类中使用局部变量时，才需要对其进行序列化。

- 可以在pair、mapToPair函数的call()方法中创建单例，以确保它们永远不会在驱动程序上初始化。

- 静态变量永远不会被序列化，因此不会从驱动程序发送到执行器。

如果需要仅在执行器上执行的服务，请将它们作为lambda函数内的静态字段，或将它们声明为transient和单例，并检查为空的条件来实例化它们。

以上是关于Spark序列化的理解。