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本篇文章為大家展示了大數據中怎樣解決各種序列化導致的錯誤，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
你會看到什么樣的序列化導致的報錯？
用client模式去提交spark作業，觀察本地打印出來的log。如果出現了類似于Serializable、Serialize等等字眼，報錯的log，那么恭喜大家，就碰到了序列化問題導致的報錯。雖然是報錯，但是序列化報錯，應該是屬于比較簡單的了，很好處理。
序列化報錯要注意的點：
你的算子函數里面，如果使用到了外部的自定義類型的變量，那么此時，就要求你的自定義類型，必須是可序列化的。
final Teacher teacher = new Teacher("SET");
studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {
public void call(Row row) throws Exception {
String teacherName = teacher.getName();
....
}
});
public class Teacher implements Serializable {
}如果要將自定義的類型，作為RDD的元素類型，那么自定義的類型也必須是可以序列化的
JavaPairRDD<Integer, Teacher> teacherRDD
JavaPairRDD<Integer, Student> studentRDD
studentRDD.join(teacherRDD)
public class Teacher implements Serializable {
}
public class Student implements Serializable {
}上述內容就是大數據中怎樣解決各種序列化導致的錯誤，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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