我意识到以前有人问过这个问题，但我认为我的失败是由于不同的原因。
List<Tuple2<String, Integer>> results = results.collect();
for (int i=0; i<results.size(); i++) {
System.out.println(results.get(0)._1);
}
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException: tools.MAStreamProcessor$1 at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1214) at
我在 Spark 中有一个简单的“map/reduce”程序。上面几行采用了 reduce 步骤的结果并循环遍历每个结果元素。如果我将它们注释掉，那么我就不会出错。我远离使用 'forEach' 或简明的 for () 认为底层生成的元素是不可序列化的。我已经把它归结为一个简单的 for 循环，所以想知道为什么我仍然遇到这个错误。
谢谢，
兰 git
最佳答案
使用 -Dsun.io.serialization.extendedDebugInfo=true用于打开序列化调试日志记录的标志。它会告诉你究竟是什么无法序列化。
答案与您粘贴的行无关。 collect不是问题的根源，它只是触发 RDD 计算的原因。如果您不计算 RDD，则不会向执行程序发送任何内容。因此，在没有 collect 的情况下，在较早的步骤中意外包含不可序列化的内容不会导致任何问题。 .
关于exception - Apache Spark 任务不可序列化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29496089/