Spark 的 API 很大程度上依靠在驱动程序里传递函数到集群上运行。这里有两种推荐的方式：
1 匿名函数 (Anonymous function syntax)，可以在比较短的代码中使用。
2 全局单例对象里的静态方法。例如，你可以定义 object MyFunctions 然后传递 MyFounctions.func1，像下面这样：
object MyFunctions {
def func1(s: String): String = { ... }
}
myRdd.map(MyFunctions.func1)注意，它可能传递的是一个类实例里的一个方法引用(而不是一个单例对象)，这里必须传送包含方法的整个对象。例如：
class MyClass {
def func1(s: String): String = { ... }
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(func1) }
}这里，如果我们创建了一个 new MyClass 对象，并且调用它的 doStuff，map 里面引用了这个 MyClass 实例中的 func1 方法，所以这个对象必须传送到集群上。类似写成 rdd.map(x => this.func1(x))。
以类似的方式，访问外部对象的字段将会引用整个对象：
class MyClass {
val field = "Hello"
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field + x) }
}相当于写成 rdd.map(x => this.field + x)，引用了整个 this 对象。为了避免这个问题，最简单的方式是复制 field 到一个本地变量而不是从外部访问它：
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val field_ = this.field
rdd.map(x => field_ + x)
}感觉本站内容不错，读后有收获？小额赞助,鼓励网站分享出更好的教程
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