我不认为其他答案是完全正确的 . RDDs are indeed serializable，所以这不是导致任务失败的原因 .

Spark是一个分布式计算引擎，它的主要抽象是一个弹性分布式数据集( RDD )，可以看作是一个分布式集合 . 基本上，RDD的元素在集群的节点之间进行分区，但Spark将其从用户抽象出来，让用户与RDD(集合)进行交互，就好像它是本地的一样 .

不要涉及太多细节，但是当你在RDD( map ， flatMap ， filter 和其他)上运行不同的转换时，你的转换代码(闭包)是：

在驱动程序节点上序列化，

发送到集群中的相应节点，

反序列化，

并最终在节点上执行

您当然可以在本地运行(如您的示例所示)，但所有这些阶段(除了通过网络传输)仍然会发生 . [这使您可以在部署到 生产环境 之前捕获任何错误]

在第二种情况下会发生的情况是，您正在调用一个方法，该方法在map函数内部的 testing 类中定义 . Spark看到了这一点，并且由于方法无法自行序列化，因此Spark会尝试序列化整个 testing 类，以便代码在另一个JVM中执行时仍然可以工作 . 你有两种可能性：

要么使类测试可序列化，所以Spark可以序列化整个类：

import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}

object Spark {

val ctx = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]"))

}

object NOTworking extends App {

new Test().doIT

}

class Test extends java.io.Serializable {

val rddList = Spark.ctx.parallelize(List(1,2,3))

def doIT() = {

val after = rddList.map(someFunc)

after.collect().foreach(println)

}

def someFunc(a: Int) = a + 1

}

或者您使用 someFunc 函数而不是方法(函数是Scala中的对象)，以便Spark能够序列化它：

import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}

object Spark {

val ctx = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]"))

}

object NOTworking extends App {

new Test().doIT

}

class Test {

val rddList = Spark.ctx.parallelize(List(1,2,3))

def doIT() = {

val after = rddList.map(someFunc)

after.collect().foreach(println)

}

val someFunc = (a: Int) => a + 1

}

作为旁注，您可以将 rddList.map(someFunc(_)) 重写为 rddList.map(someFunc) ，它们完全相同 . 通常，第二种是优选的，因为它不那么冗长和清晰 .

编辑(2015-03-15)：SPARK-5307介绍 SerializationDebugger 和Spark 1.3.0是第一个使用它的版本 . 它添加了NotSerializableException的序列化路径 . 遇到NotSerializableException时，调试器访问对象图以查找无法序列化的对象的路径，并构造信息以帮助用户查找对象 .

在OP的情况下，这是打印到stdout的内容：

Serialization stack:

- object not serializable (class: testing, value: testing@2dfe2f00)

- field (class: testing$$anonfun$1, name: $outer, type: class testing)

- object (class testing$$anonfun$1, )