Задача не сериализуема: java.io.NotSerializableException при вызове функции закрытие только для классов не объектов

Получение странного поведения при вызове функции за пределами замыкания:

  • когда функция находится в объекте, все работает
  • когда функция находится в классе get:

Задача не сериализуема: java.io.NotSerializableException: тестирование

Проблема в том, что мне нужен мой код в классе, а не в объекте. Любая идея, почему это происходит? Является ли объект Scala сериализованным (по умолчанию?)?

Это пример рабочего кода:

object working extends App {
    val list = List(1,2,3)

    val rddList = Spark.ctx.parallelize(list)
    //calling function outside closure 
    val after = rddList.map(someFunc(_))

    def someFunc(a:Int)  = a+1

    after.collect().map(println(_))
}

Это нерабочий пример:

object NOTworking extends App {
  new testing().doIT
}

//adding extends Serializable wont help
class testing {  
  val list = List(1,2,3)  
  val rddList = Spark.ctx.parallelize(list)

  def doIT =  {
    //again calling the fucntion someFunc 
    val after = rddList.map(someFunc(_))
    //this will crash (spark lazy)
    after.collect().map(println(_))
  }

  def someFunc(a:Int) = a+1
}

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Я не думаю, что другой ответ полностью правильный. RDD действительно сериализуемы, так что это не то, что приводит к сбою вашей задачи.

Spark - это распределенный вычислительный движок, а его основная абстракция - это гибкий распределенный набор данных (RDD), который можно рассматривать как распределенную коллекцию. В принципе, элементы RDD разбиваются по узлам кластера, но Spark абстрагирует это от пользователя, позволяя пользователю взаимодействовать с RDD (коллекцией), как если бы он был локальным.

Не вдаваться в слишком много деталей, но когда вы запускаете различные преобразования на RDD (map, flatMap, filter и другие), ваш код преобразования (закрытия):

  • сериализован в драйвере node,
  • отправляется в соответствующие узлы кластера,
  • десериализации,
  • и, наконец, выполняется на узлах

Вы можете, конечно, запустить это локально (как в вашем примере), но все эти фазы (помимо доставки по сети) все еще происходят. [Это позволяет вам улавливать любые ошибки даже до развертывания на производстве]

Что происходит во втором случае, так это то, что вы вызываете метод, определенный в классе testing изнутри функции карты. Spark видит это, и поскольку методы не могут быть сериализованы самостоятельно, Spark пытается сериализовать весь класс testing, так что код будет работать, когда выполняется в другой JVM. У вас есть две возможности:

Либо вы выполняете сериализацию классов, поэтому весь класс может быть сериализован Spark:

import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}

object Spark {
  val ctx = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]"))
}

object NOTworking extends App {
  new Test().doIT
}

class Test extends java.io.Serializable {
  val rddList = Spark.ctx.parallelize(List(1,2,3))

  def doIT() =  {
    val after = rddList.map(someFunc)
    after.collect().foreach(println)
  }

  def someFunc(a: Int) = a + 1
}

или вы вместо функции someFunc выполняете функцию (функции - объекты в Scala), поэтому Spark сможет сериализовать ее:

import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}

object Spark {
  val ctx = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]"))
}

object NOTworking extends App {
  new Test().doIT
}

class Test {
  val rddList = Spark.ctx.parallelize(List(1,2,3))

  def doIT() =  {
    val after = rddList.map(someFunc)
    after.collect().foreach(println)
  }

  val someFunc = (a: Int) => a + 1
}

Аналогичная, но не та же проблема с сериализацией классов может вас заинтересовать, и вы можете прочитать на ней в этой презентации Spark Summit 2013.

Как примечание, вы можете переписать rddList.map(someFunc(_)) на rddList.map(someFunc), они точно такие же. Обычно второй предпочтительнее, поскольку он менее подробный и более чистый для чтения.

EDIT (2015-03-15): SPARK-5307 представил SerializationDebugger, а Spark 1.3.0 - первая версия для использования, Он добавляет путь сериализации к NotSerializableException. Когда встречается исключение NotSerializableException, отладчик посещает граф объектов, чтобы найти путь к объекту, который не может быть сериализован, и создает информацию, чтобы помочь пользователю найти объект.

В случае OP это то, что печатается в stdout:

Serialization stack:
    - object not serializable (class: testing, value: [email protected])
    - field (class: testing$$anonfun$1, name: $outer, type: class testing)
    - object (class testing$$anonfun$1, <function1>)

Ответ 2

Ответ Grega отлично объясняет, почему исходный код не работает, и два способа исправить проблему. Однако это решение не очень гибко; рассмотрите случай, когда ваше закрытие включает вызов метода в классе Serializable, который у вас нет. Вы не можете добавить тег Serializable в этот класс или изменить базовую реализацию, чтобы изменить метод на функцию.

Nilesh представляет большой обходной путь для этого, но решение может быть сделано как более сжатым, так и общим:

def genMapper[A, B](f: A => B): A => B = {
  val locker = com.twitter.chill.MeatLocker(f)
  x => locker.get.apply(x)
}

Этот функционал-сериализатор затем может использоваться для автоматического переноса замыканий и вызовов методов:

rdd map genMapper(someFunc)

Этот метод также имеет преимущество, не требуя дополнительных зависимостей Shark, чтобы получить доступ к KryoSerializationWrapper, поскольку Twitter Chill уже вытащен ядром Spark

Ответ 3

Полный разговор, полностью объясняющий проблему, которая предлагает отличную парадигму, позволяющую избежать этих проблем сериализации: https://github.com/samthebest/dump/blob/master/sams-scala-tutorial/serialization-exceptions-and-memory- leaks-no-ws.md

Высший проголосовавший ответ в основном предлагает отбросить всю языковую функцию - это больше не использует методы и использует только функции. В самом деле, в методах функционального программирования в классах следует избегать, но превращение их в функции не решает проблему дизайна здесь (см. Ссылку выше).

В качестве быстрого исправления в этой конкретной ситуации вы можете просто использовать аннотацию @transient чтобы сказать ей, чтобы она не пыталась сериализовать оскорбительное значение (здесь Spark.ctx - это настраиваемый класс, а не Spark, следующий после имен OP):

@transient
val rddList = Spark.ctx.parallelize(list)

Вы также можете реструктурировать код, чтобы rddList проживал где-то в другом месте, но это также противно.

Будущее, вероятно, спор

В будущем Scala будет включать в себя такие вещи, которые называются "спорами", которые должны позволить нам контролировать мелкие зерна, что делает и не совсем затягивается закрытием. Кроме того, это должно привести к ошибкам случайного вытягивания несериализуемых типов (или любых нежелательных значений) в ошибки компиляции, а не в настоящее время, что является ужасным исключением/ошибками в работе.

http://docs.scala-lang.org/sips/pending/spores.html

Совет по сериализации Kryo

При использовании kyro сделайте так, чтобы регистрация была необходима, это будет означать, что вы получите ошибки вместо утечек памяти:

"Наконец, я знаю, что у kryo есть kryo.setRegistrationOptional (правда), но у меня очень трудное время, пытаясь выяснить, как его использовать. Когда этот параметр включен, kryo все еще, кажется, бросает исключения, если я не зарегистрирован классы ".

Стратегия регистрации классов с помощью крио

Конечно, это только дает вам контроль уровня на уровне, а не контроль уровня ценности.

... больше идей.

Ответ 4

Я решил эту проблему, используя другой подход. Вам просто нужно сериализовать объекты перед тем, как пройти через закрытие, и затем де-сериализовать. Этот подход просто работает, даже если ваши классы не являются Serializable, потому что он использует Kryo за кулисами. Все, что вам нужно, это карри.;)

Вот пример того, как я это сделал:

def genMapper(kryoWrapper: KryoSerializationWrapper[(Foo => Bar)])
               (foo: Foo) : Bar = {
    kryoWrapper.value.apply(foo)
}
val mapper = genMapper(KryoSerializationWrapper(new Blah(abc))) _
rdd.flatMap(mapper).collectAsMap()

object Blah(abc: ABC) extends (Foo => Bar) {
    def apply(foo: Foo) : Bar = { //This is the real function }
}

Не стесняйтесь сделать Blah настолько сложным, насколько вы хотите, класс, сопутствующий объект, вложенные классы, ссылки на несколько сторонних библиотек.

KryoSerializationWrapper относится к: https://github.com/amplab/shark/blob/master/src/main/scala/shark/execution/serialization/KryoSerializationWrapper.scala

Ответ 5

Я не совсем уверен, что это относится к Scala, но в Java я решил NotSerializableException путем рефакторинга моего кода, чтобы закрытие не получило доступ к несериализуемому полю final.

Ответ 6

Я столкнулся с подобной проблемой, и то, что я понимаю из ответа Греги,

object NOTworking extends App {
 new testing().doIT
}
//adding extends Serializable wont help
class testing {

val list = List(1,2,3)

val rddList = Spark.ctx.parallelize(list)

def doIT =  {
  //again calling the fucntion someFunc 
  val after = rddList.map(someFunc(_))
  //this will crash (spark lazy)
  after.collect().map(println(_))
}

def someFunc(a:Int) = a+1

}

ваш метод doIT пытается сериализовать метод someFunc (_), но поскольку метод не является сериализуемым, он пытается сериализовать класс тестирование который снова не сериализуем.

Итак, создайте свой код, вы должны определить someFunc внутри метода doIT. Например:

def doIT =  {
 def someFunc(a:Int) = a+1
  //function definition
 }
 val after = rddList.map(someFunc(_))
 after.collect().map(println(_))
}

И если в картинке присутствует несколько функций, все эти функции должны быть доступны для родительского контекста.