从avro架构生成的类的Spark问题

Question

我有一段用spark编写的代码，它将HDFS中的数据加载到avro idl生成的java类中。在以这种方式创建的RDD上，我正在执行简单的操作，结果取决于我是否在它之前缓存RDD，即如果我在下面运行代码

val loadedData = loadFromHDFS[Data](path,...)
println(loadedData.map(x => x.getUserId + x.getDate).distinct().count()) // 200000

程序将打印200000，另一方面执行下一个代码

val loadedData = loadFromHDFS[Data](path,...).cache()
println(loadedData.map(x => x.getUserId + x.getDate).distinct().count()) // 1

导致1打印到标准输出。

看起来，当我在读取缓存数据后检查字段的值时

我很确定所述问题的根本原因是avro idl生成的类的序列化问题，但我不知道如何解决它。我尝试使用Kryo，注册生成的类（Data），从chill_avro注册给定类（SpecificRecordSerializer，SpecificRecordBinarySerializer等）的不同序列化程序，但这些想法都没有帮助我。

我怎么能解决这个问题？

Link以最小，完整和可验证的例子。

Answer 1

尝试下面的代码 -

val loadedData = loadFromHDFS[Data](path,...)
println(loadedData.map(x => x.getUserId + x.getDate).distinct().count()).cache()