大数据之spark_spark中的序列化问题详解Task序列化问题

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我是靠谱客的博主多情小虾米，最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数据之spark_spark中的序列化问题详解Task序列化问题，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Task序列化问题

问题现象

在这里插入图片描述

本质原因

1.封装数据的bean没有实现序列化(报错图1)
封装数据的bean需要写入本地磁盘和在网络中传输，没有实现序列化出出错

2.rdd的算子中传入的函数用到了外部引用类型(闭包)，且没有实现序列化(报错图2)
本质原因的Task是在Driver端生成的，函数也是在Driver端定义的，但是真正执行是需要将Task和Task中引用都序列化，如果有没法序列化的，就会出现Task没有序列化异常

Task在底层有实现序列化接口的,所以Task可以被传输到Executor端,如果在Task的函数中传入了一个函数外部定义的引用数据类型(闭包),该引用会在Driver端被初始化,然后会被Task识别到,传输Task时,因为在函数内部使用了它,所以它需要跟着Task一起序列化到Executor端,然后再在Executor端反序列化,但如果该引用类型未实现序列化接口,就会导致Task也无法序列化,报上面图2的错误.

案例

在Driver端(函数外部)初始化一个Object

Driver初始化一个object，这个单例对象要伴随着Task发送到Executor，但是一个Executor中只有一份

注意:必须实现序列化接口，而且使用共享成员变量有可能会出现线程安全问题(因为一个Executor进程中可能存在多个Task线程,多个Task共享一个object的实例,那么就有可能出现多个Task同时访问一个成员变量的问题,如果都是object的方法中都是局部变量就不会存在该问题,详细解决方案在下篇文章中介绍)

object RulesMapObj extends Serializable {
  val rules = Map("ln" -> "辽宁省", "bj" -> "北京市", "sd" -> "山东省")
}

object SerTest01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val isLocal = args(0).toBoolean
    //创建SparkConf，然后创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    if (isLocal) {
      conf.setMaster("local[*]")
    }
    val sc = new SparkContext(conf)
    //在Driver端初始化
    val rulesMap = RulesMapObj
    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(1))
    //对数据进行map关联中文名称
    val wordAndProvince = lines.map(word => {
      //关联外部的规则
      //存在闭包：函数内部用到了一个函数外部的引用类型，函数式在Executor中被调用的
      //在Driver端引用的数据要伴随着Task一起发送到Executor中
      val province = rulesMap.rules(word)
	  //获取分区Id(即Task的Id)
      val partitionId = TaskContext.get().partitionId()
      //获取当前机器的主机名
      val hostname = InetAddress.getLocalHost.getHostName
      //获取当前线程的Id
      val threadId = Thread.currentThread().getId
      (word, province, hostname, partitionId, threadId, rulesMap)
    })
    //将处理好的数据写回到HDFS
    wordAndProvince.saveAsTextFile(args(2))
    sc.stop()
  }
}

通过观察HDSF中的结果，可以得出结论：
1.一个Executor中只有一个RulesMapObj实例,该Executor中的多个Task共享这一个实例,因为object的对象是单例的,在一个进程中只能有一个对象
2.RulesMapObj需要实现序列化

在Driver端new一个类的实例

Driver实例化一个类的实例，在函数内容引用了这个实例，该实例会伴随着Task发送到Executor，每个Task有一个单独的实例，必须实现序列化接口

class RulesMapClass extends Serializable {
  val rules = Map("ln" -> "辽宁省", "bj" -> "北京市", "sd" -> "山东省")
}

object SerTest02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val isLocal = args(0).toBoolean
    //创建SparkConf，然后创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    if (isLocal) {
      conf.setMaster("local[*]")
    }
    val sc = new SparkContext(conf)
    //在Driver端初始化【new一个类的实例】
    val rulesMap = new RulesMapClass
    //sh
    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(1))
    //对数据进行map关联中文名称
    val wordAndProvince = lines.map(word => {
      //关联外部的规则
      //存在闭包：函数内部用到了一个函数外部的引用类型，函数式在Executor中被调用的
      //在Driver端引用的数据要伴随着Task一起发送到Executor中
      val province = rulesMap.rules(word)
      val partitionId = TaskContext.get().partitionId()
      val hostname = InetAddress.getLocalHost.getHostName
      val threadId = Thread.currentThread().getId
      (word, province, hostname, partitionId, threadId, rulesMap)
    })
    //将处理好的数据写回到HDFS
    wordAndProvince.saveAsTextFile(args(2))
    sc.stop()
  }
}

通过观察HDSF中的结果，可以得出结论：
1.每一个Task中都有一个单独的RulesMapClass实例
2.RulesMapClass需要实现序列化

class相对object更浪费空间,但不会存在线程安全问题

在Driver端初始化对象都会存在一个共同的问题,就是Driver端new出来的对象会先序列化传输到该Application的所有Executor中,然后再反序列化,如果对象中的信息量很大,就会在序列化后传输后,然后在多个Executor反序列化浪费大量的资源和时间

在Executor端(函数内部)初始化一个Object

在函数内部使用一个object，这个object不用实现序列化，因为函数内部的逻辑不被调用,是不会执行的,所以它不会在Driver端被初始化出实例对象,直接跟着函数内部的逻辑一起到了Executor端,然后在Executor中初始化，所以不用将实例对象序列化再反序列传输,并且object修饰的对象一个Executor中只有一份，且使用共享成员变量也有可能会出现线程安全问题

如果是class的对象,new在函数内部,如果是map算子,则会一条数据就new一个对象,会浪费大量的内存空间,但可以使用mapPartitions,一个分区new一个对象,节省内存空间,且不会存在线程安全问题

object RulesMapObjNoSer {
  
  {
    //查看该静态代码块是在哪一端打印的
    val hostName = InetAddress.getLocalHost.getHostName
    println("￥￥￥￥￥￥￥￥ init RulesMapObjNoSer at " + hostName)
  }
  val rules = Map("ln" -> "辽宁省", "bj" -> "北京市", "sd" -> "山东省")
}

object SerTest03 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val isLocal = args(0).toBoolean
    //创建SparkConf，然后创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    if (isLocal) {
      conf.setMaster("local[*]")
    }
    val sc = new SparkContext(conf)
    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(1))
    //对数据进行map关联中文名称
    val wordAndProvince = lines.map(word => {
      //关联外部的规则
      //RulesMapObjNoSer是在Executor端初始化的
      val province = RulesMapObjNoSer.rules(word)
      val partitionId = TaskContext.get().partitionId()
      val hostname = InetAddress.getLocalHost.getHostName
      val threadId = Thread.currentThread().getId
      (word, province, hostname, partitionId, threadId, RulesMapObjNoSer)
    })
    //将处理好的数据写回到HDFS
    wordAndProvince.saveAsTextFile(args(2))
    sc.stop()
  }
}