本文主要从以下三个方面解释Spark 应用中序列化问题 。
1、Java序列化含义。
2、Spark代码为什么需要序列化。
3、如何解决Spark序列化问题。 1、Java序列化含义。
Spark是基于JVM运行的进行，其序列化必然遵守Java的序列化规则。
序列化就是指将一个对象转化为二进制的byte流（注意，不是bit流），然后以文件的方式进行保存或通过网络传输，等待被反序列化读取出来。序列化常被用于数据存取和通信过程中。
对于java应用实现序列化一般方法：
class实现序列化操作是让class 实现Serializable接口，但实现该接口不保证该class一定可以序列化，因为序列化必须保证该class引用的所有属性可以序列化。
这里需要明白，static和transient修饰的变量不会被序列化，这也是解决序列化问题的方法之一，让不能序列化的引用用static和transient来修饰。（static修饰的是类的状态，而不是对象状态，所以不存在序列化问题。transient修饰的变量，是不会被序列化到文件中，在被反序列化后，transient变量的值被设为初始值，如int是0，对象是null）
此外还可以实现readObject()方法和writeObject()方法来自定义实现序列化。（具体用例见参考链接） 2、Spark的transformation操作为什么需要序列化。
Spark是分布式执行引擎，其核心抽象是弹性分布式数据集RDD，其代表了分布在不同节点的数据。Spark的计算是在executor上分布式执行的，故用户开发的关于RDD的map，flatMap，reduceByKey等transformation 操作（闭包）有如下执行过程：
1. 代码中对象在driver本地序列化
2. 对象序列化后传输到远程executor节点
3. 远程executor节点反序列化对象
4. 最终远程节点执行
故对象在执行中需要序列化通过网络传输，则必须经过序列化过程。 3、如何解决Spark序列化问题。
如果出现NotSerializableException报错，可以在spark-default.xml文件中加入如下参数来开启SerializationDebugger功能类，从而可以在日志中打印出序列化出问题的类和属性信息。
spark.executor.extraJavaOptions -Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo=true spark.driver.extraJavaOption -Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo=true
对于scala语言开发，解决序列化问题主要如下几点： 在Object中声明对象 （每个class对应有一个Object） 如果在闭包中使用SparkContext或者SqlContext，建议使用SparkContext.get() and SQLContext.getActiveOrCreate() 使用static或transient修饰不可序列化的属性从而避免序列化。
注：scala语言中，class的Object
对于java语言开发，对于不可序列化对象，如果本身不需要存储或传输，则可使用static或trarnsient修饰；如果需要存储传输，则实现writeObject()/readObject()使用自定义序列化方法。 此外注意
对于Spark Streaming作业，注意哪些操作在driver，哪些操作在executor。因为在driver端（foreachRDD）实例化的对象，很可能不能在foreach中运行，因为对象不能从driver序列化传递到executor端（有些对象有TCP链接，一定不可以序列化）。所以这里一般在foreachPartitions或foreach算子中来实例化对象，这样对象在executor端实例化，没有从driver传输到executor的过程。
dstream.foreachRDD { rdd => val where1 = "on the driver" rdd.foreach { record => val where2 = "on different executors" } } }
