Spark Kryo 序列化指南：解决问题以启用基于推送的 Shuffle

2024-06-01 14:38:54

解决 Spark 中 Kryo 序列化问题以启用基于推送的 Shuffle

在 Spark 3.2.0 及以上版本中，基于推送的 shuffle 机制极大地提升了数据传输效率。然而，使用 Kryo 序列化时可能会遇到一些问题，阻碍您启用这一功能。本指南将深入探究这些问题，并提供分步解决方案，帮助您顺利解决它们。

问题Kryo 注册错误

当您在 Spark 作业中启用基于推送的 shuffle 时，可能会遇到以下错误：

org.apache.spark.SparkException: Failed to register classes with Kryo

这个错误表明 Kryo 无法注册您作业中使用的类。

解决方法

1. 注册所需的类：

在 SparkConf 中使用 registerKryoClasses() 方法注册需要 Kryo 注册的类。这将确保 Kryo 识别并序列化这些类。

SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.registerKryoClasses(new Class[] {AnalyticsEventWrapper.class, IntermediateEventWrapper.class});

2. 使用 Kryo 序列化器：

将 spark.serializer 设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer，以明确指示 Spark 使用 Kryo 进行序列化。

sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");

3. 排除不必要的类：

为了优化性能，您可以使用 spark.kryo.registrationRequired 排除不需要 Kryo 序列化的类。

sparkConf.set("spark.kryo.registrationRequired", "true");
sparkConf.set("spark.kryo.classesToNotRegister", "SomeClass");

4. 添加依赖项：

在您的项目中，确保已添加 Kryo 序列化库的依赖项。对于 Maven，可以使用以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-kryo_2.12</artifactId>
    <version>3.4.1-amzn-1</version>
</dependency>

示例代码

以下代码片段展示了如何将这些解决方案应用到您的 Spark 作业中：

import org.apache.spark.SparkConf;

// ... 您的其他代码

SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.registerKryoClasses(new Class[] {AnalyticsEventWrapper.class, IntermediateEventWrapper.class});
sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");
sparkConf.set("spark.kryo.registrationRequired", "true");
sparkConf.set("spark.kryo.classesToNotRegister", "SomeClass");

SparkSession spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate();

// ... 您的其他代码