Spark开发问题解决（一）：序列化报错 java.io.notSerializableException: org.apache.spark.SparkContext

序列化问题产生背景

在写Spark的应用时，经常会碰到序列化的问题。例如，在Driver端的程序中创建了一个对象，而在各个Executor中会用到这个对象 ——
由于Driver端代码与Executor端的代码运行在不同的JVM中，甚至在不同的节点上，因此必然要有相应的序列化机制来支撑数据实例在不同的JVM或者节点之间的传输。

一般来说这个问题的出现都是在map或者filter等算子中使用了外部的变量或者方法，但是这个变量或者方法本身不支持序列化，所以依然会导致整个类序列化时出现问题，最终导致出现task未序列化的问题。

问题描述及解决

报错信息如下：

从报错信息中我们可以很明显的看出这是由于sparkcontext不能被序列化而产生的问题。结合我自己的代码解释一下：这里是由于我在map方法中调用了外部的一个方法，而这个外部方法所在的类中有一个sparkcontext的实例，而sparkcontext本身是不支持被序列化的，由此引发的这个错误。下面解释一下为什么sparkcontext不能被序列化：
一般序列化的作用是为了传输，但是sparkcontext只在driver端运行，没有保存或是传输的场景。
通过我在网上查找资料，了解到spark官方也在官方文档中说明：不允许一个application同时存在一个以上的avtive SparkContext实例。
那么既然问题已经找到，接下来就是解决问题的方法了。
第一个方法： 将外部方法要做的内容放在map或是filter内部中去做，这样就不需要对外部方法进行序列化。
第二个方法： 既然要使用外部变量或者是外部方法，就把这个外部变量或是外部方法所在的类进行序列化。

总结

在executor端执行的程序如果需要使用外部对象（即map中调用外部方法），那么外部对象必须序列化