Spark的闭包清理机制怎么理解，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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关于Spark任务运行时发生不可序列话的问题。今天就统一讲解一下这块的内容。
首先，要先读懂scala的闭包是怎么回事儿。
简单理解scala的闭包
接着就是要理解Spark 算子闭包生成及我们编写的闭包执行的原理。接下来我们就拿map和mapPartition两个算子来开启本文讲解：
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}
def mapPartitions[U: ClassTag](
f: Iterator[T] => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] = withScope {
val cleanedF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD(
this,
(context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => cleanedF(iter),
preservesPartitioning)
}
对于任务划分，调度，执行，结果返回的原理浪尖就不在这里扩展了，浪尖在知识星球里分享过一套Spark 源码的视频，可以参考阅读。
map和mapPartitions的区别面试常考的，对于两者的区别从源码里看很明显，一个是f被迭代器迭代调用，一个是f的参数是迭代器。浪尖很早以前发过一篇文章，彻底讲解过foreach和foreachPartition的区别。可以参考理解
Spark源码系列之foreach和foreachPartition的区别
回到正题，之所以会发生不可序列化的错误，主要原因是传递给map的f函数不是在driver端执行的，所以会被序列化传输到executor节点，然后在executor节点反序列化然后执行。假如f函数里引用了map外部不可序列化的对象就会报不可序列化的异常。
但是，很多时候我们并没有直接去在闭包里使用不可序列化的对象，这个时候报异常就有点不合适了。比如下面的例子：
* class SomethingNotSerializable {
* def someValue = 1
* def scope(name: String)(body: => Unit) = body
* def someMethod(): Unit = scope("one") {
* def x = someValue
* def y = 2
* scope("two") { println(y + 1) }
* }
* }
此示例中，scope(two) 不可序列化，因为它引用了scope(one)(通过y)，而scope(one)引用了SomethingNotSerializable（通过someValue）。但是，其实scope(two)并不直接依赖于SomethingNotSerializable。假如这种情况下抛出不可序列化异常就不科学了，所以Spark会对闭包进行一些清理操作，也即是本文中所要讲的。
主要工具类是ClosureCleaner。该工具的主要作用是遍历闭包的层次结构，并且将没有被闭包实际引用的链路设置为null，但是仍然包含在已经编译的匿名类中。请注意直接修改封闭中的闭包是不安全的，因为可能有其他代码路径会依赖于他们。所以，我们会克隆封闭中的闭包并且相应地设置父指针。
默认情况下，可以传递清除闭包。这就意味着，我们需要检测封闭对象是否由起始对象实际引用，（要么直接引用要么间接引用），如果没有被实际使用则从层次结构中切断这些闭包。换句话说，除了清空无用字段的引用之外，也会将没有被起始闭包引用的引用封闭对象的父指针清空。传递性的确定是通过遍历闭包所调用的
再回到前面的例子，scope(two) 不可序列化，因为它引用了scope(one)(通过y)，而scope(one)引用了SomethingNotSerializable（通过someValue）。但是，其实scope(two)并不直接依赖于SomethingNotSerializable。这就意味着我们可以安全的将其副本scope(one)的父指针清空，同时将其设置为scope（two）的父级，这样scope(two)就不再需要间接传递引用SomethingNotSerializable了。
解决方法
实现序列化是最直接的，假如不能的话。那就读下面的话：
那么为了不实现序列化还能尽量避免不可序列化错误，就不要在map等算子里引用外部变量，而是直接在算子中实例化，假如每次实例化代价高，那就使用mapPartitions。
看完上述内容，你们掌握Spark的闭包清理机制怎么理解的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
