scala - 为 Spark 序列化 Scalaz 订单

Question

我注意到大多数 Scalaz 类都不可序列化。在这种情况下，我尝试使用类型类在 Spark 中对数组进行自定义排序。

reduce 的例子可能是这样的:

> val ord = Order[T]{ ... } 
> sc.makeRDD[T](...).grupBy(...).map { 
    case (_, grouped) => IList[T](grouped.toList).sorted(ord).distinct(ord)
  }

如您所料，此实现会抛出 NotSerializableException，因为 Order[T] 不可序列化。

有没有办法让 Order[T] 可序列化？在一个完美的世界中，我希望仍然使用 scalaz 来避免这个问题。在一个不太完美的方案中，我愿意考虑其他实现方案。

如果发生这种情况，则必须以可维护和可扩展的方式保持自定义排序和不同的实现。

Answer 1

如果您需要访问某些不可序列化的对象，您可以将其包装在一个对象中:

scala> class NotSerializablePrinter { def print(msg:String) = println(msg) }
defined class NotSerializablePrinter

scala> val printer = new NotSerializablePrinter
printer: NotSerializablePrinter = $iwC$$iwC$NotSerializablePrinter@3b8afdbf

scala> val rdd = sc.parallelize(Array("1","2","3"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:30

scala> rdd.foreach(msg => printer.print(msg)) // Fails
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
...

scala> object wrap { val printer = new NotSerializablePrinter }
defined module wrap

scala> rdd.foreach(msg => wrap.printer.print(msg))
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2

在您的情况下，您会将我的 NotSerializablePrinter 实例替换为您的 Scalaz Order 实例。此示例来自 this useful article (第 3a 项)。