为什么kryo注册不能在SparkSession中工作？

Question

这是我的代码：

public static SparkSession getTestSparkSession(String name) {
    SparkConf conf = new SparkConf()
            .set("spark.master", "local")
            .set("spark.ui.port", "8040")
            .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
            .set("spark.kryo.registrator", "com.test.MyKryoRegistrator");
    return SparkSession.builder()
            .appName(name)
            .config(conf)
            .getOrCreate();
}

但似乎寄存器不起作用：

• 我在registrator中注册的类仍然不可序列化。
• 即使我设置了错误的注册类，也没有警告/错误日志。
• 我将日志级别设置为DEBUG，并且发现只有一个关于kryo的行日志：DEBUG SparkEnv:58 Using serializer: class org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。

问题：

• 如何检查registrator是否有效？
• 我正在运行mvn test的火花会议。是否需要提交操作？

Answer 1

如果您想验证Spark是否考虑了您的配置，您可以只要求Spark为您提供管理员的配置。

你只需要从SparkContext获取底层的SparkSession并调用getConf函数，如下所示：

sparkContext.getConf.get("spark.kryo.registrator") // (this is in scala)

否则，您始终可以检查Spark UI。

现在，如果你想强制注册，你需要将spark.kryo.registrationRequired设置为true。 （但是你需要手动处理大量的东西）

该参数的默认情况设置为false，因此Kryo将写入未注册的类名以及每个对象。编写类名会导致显着的性能开销，因此启用此选项可以严格执行用户未从注册中省略的类。

另一方面，如果将其设置为“true”，则Kryo将在序列化未注册的类时抛出异常。

我建议你阅读关于这个主题的其他答案：

• Save Spark Dataframe into Elasticsearch - Can’t handle type exception
• Cannot be cast to org.apache.spark.serializer.Serializer

我希望这有帮助 ！

Answer 2

实际上，Kryo注册工作。注册的类仍然不可序列化的原因是Kryo无法序列化某些组件。可能有误导的是日志没有显示原因。

的原因

即使我设置了错误的注册类，也没有警告/错误日志。

测试代码是否有一个构造函数，它调用Kryo无法序列化的类。