我正在编写一个Flink转换器,并且我有一个自定义对象Histogram,它具有以下属性:
case class Histogram(
nRows: Int,
nCols: Int,
min: Int,
step: Double,
private val countMatrix: Array[ArrayBuffer[Double]],
private val cutMatrixL1: Array[ArrayBuffer[Double]],
val distribMatrixL1: Array[ArrayBuffer[Map[Int, Double]]],
private val distribMatrixL2: Array[ArrayBuffer[Map[Int, Double]]],
private val cutMatrixL2: ArrayBuffer[ArrayBuffer[Double]])
extends Serializable {
???
}这是我的FitOperation
implicit val fitOp = new FitOperation[PIDiscretizerTransformer, LabeledVector] {
override def fit(
instance: PIDiscretizerTransformer,
fitParameters: ParameterMap,
input: DataSet[LabeledVector]): Unit = {
// get params...
val metric = input.map { x ⇒
// (instance, histrogram totalCount)
(x, Histogram(nAttrs, l1InitialBins, min, instance.step), 1)
}.reduce { (m1, m2) ⇒
// Update Layer 1
val updatedL1 = updateL1(m1._1, m1._2, instance.step, initialElems, alpha, m1._3)
// Update Layer 2 if neccesary
val updatedL2 = if (m1._3 % l2updateExamples == 0) {
updateL2(m1._1, updatedL1)
} else updatedL1
(m2._1, updatedL2, m1._3 + 1)
}.map(_._2)
// instance.metricsOption = Some(metric)
}
}这可以很好地工作,但是如果我取消注释最后一行:instance.metricsOption = Some(metric),我会得到一个java.io.NotSerializableException: org.apache.flink.api.scala.DataSet
我怎样才能找到我的类Histogram中的哪个对象导致了这个问题?据我所知,ArrayBuffer是可序列化的,Map也是。尽管我发现了这个问题:
Map can not be serializable in scala?
这说明.mapValues是不可序列化的,但我并没有使用.mapValues anywhere。
发布于 2018-08-30 21:40:50
问题是您在MapFunction中引用了instance.step。instance的类型为PIDiscretizerTransformer,无法序列化。因此,您需要在MapFunction之外计算步长,并将值传递给函数。那么你的程序应该是可序列化的。
https://stackoverflow.com/questions/52035602
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