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本篇文章给大家分享的是有关怎么给Spark传递函数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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相信很多人在开始用Spark的时候一定会遇到 Task not serializable的问题，这种问题大多数都是在RDD的算子中调用了不能序列化的对象引起的。为什么传入算子中的对象一定要能够序列化呢？这就要从Spark本身说起，Spark是一个分布式的计算框架，RDD(Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集）是对分布式数据集的抽象，数据实际上是分布在集群的各个节点的，通过RDD进行抽象，让用户感觉好像是在本地交互一样。但是实际的运算中，算子中的操作都要发送到计算节点（Executor）端来执行，这就要求传入算子中的对象可以进行序列化。
Spark的算子很大程度上是上通过向集群上的驱动程序传递函数来实现的，编写Spark应用的关键就是使用算子（或者称为转换），给Spark传递函数来实现。常用的向Spark传递函数的方式有两种（来自于Spark官方文档，Spark编程指南）：
第一种：匿名函数，处理的代码比较少的时候，可以采用匿名函数，直接写在算子里面：
myrdd.map(x => x+ 1)
第二种：全局单例对象中的静态方法：先定义object对象MyFunctions，以及静态方法：funcOne,然后传递MyFunctions.funcOne给RDD算子。
object MyFunctions {
def funcOne(s: String): String = { ... }
}
myRdd.map(MyFunctions.funcOne)在业务员开发中，需要把RDD的引用传递给某一个类的实例的某个方法，传递给RDD的函数，为类实例的实例方法：
class MyClass {
def funcOne(s: String): String = { ... }
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(funcOne }
}在这个例子中，我们定义了一个类MyClass，类的实例方法doStuff中传入了一个RDD，RDD 算子中调用了类的另外一个实例方法funcOne,在我么New 一个MyClass 的实例并调用doStuff的方法的时候，需要讲整个实例对象发给集群，所以类MyClass必须可以序列化，需要extends Serializable。
相似的，访问方法外部的对象变量也会引用整个对象，需要把整个对象发送到集群：
class MyClass {
val field = "Hello"
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field
+ x) }}
为了避免整个对象都发送给集群，可以定义一个局部变量来保存外部对象field的引用，这种情况尤其在一些大对象里，可以避免整个对象发送到集群，提高效率。
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val field_ = this.field
rdd.map(x => field_ + x)
}Spark应用最终是要在集群中运行的，许多问题在单一的本地环境中无法暴露出来，有时候经常会遇到本地运行结果和集群运行结果不一致的问题，这就要求开发的时候多使用函数式编程风格，尽量使的写的函数都为纯函数。纯函数的好处是：无状态,线程安全,不需要线程同步，应用程序或者运行环境(Runtime)可以对纯函数的运算结果进行缓存,运算加快速度。
那么什么是纯函数了？
纯函数（Pure Function）是这样一种函数——输入输出数据流全是显式（Explicit）的。显式（Explicit）的意思是，函数与外界交换数据只有一个唯一渠道——参数和返回值；函数从函数外部接受的所有输入信息都通过参数传递到该函数内部；函数输出到函数外部的所有信息都通过返回值传递到该函数外部。如果一个函数通过隐式（Implicit）方式，从外界获取数据，或者向外部输出数据，那么，该函数就不是纯函数，叫作非纯函数（Impure Function）。隐式（Implicit）的意思是，函数通过参数和返回值以外的渠道，和外界进行数据交换。比如，读取全局变量，修改全局变量，都叫作以隐式的方式和外界进行数据交换；比如，利用I/O API（输入输出系统函数库）读取配置文件，或者输出到文件，打印到屏幕，都叫做隐式的方式和外界进行数据交换。
在计算过程中涉及到对象的交互时，尽量选用无状态的对象，比如对于一个bean，成员变量都为val的，在需要数据交互的地方new 一个新的。
关于（commutative and associative）交换律和结合律。在传递给reudce,reduceByKey,以及其他的一些merge，聚合的操作中的函数必须要满足交换律和结合律，交换律和结合律就是我们数学上学过的：
a + b = b + a，a + b + c = a + (b + c)
定义的函数func(a,b)和f(b,a)应该得到相同的结果，f(f(a,b),c)和f(a,f(b,c))应该得到相同的结果。
最后说一下广播变量和累加器的使用。在程序中不要定义一个全局的变量，如果需要在多个节点共享一个数据，可以采用广播变量的方法。如果需要一些全局的聚合计算，可以使用累加器。
以上就是怎么给Spark传递函数，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。