1) 闭包检查
从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。Scala2.12版本后闭包编译方式发生了改变
2) 序列化方法和属性
从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行，看如下代码：
val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(Array("hello world", "hello spark", "hive", "atguigu"))val search = new Search("h")//search.getMatch1(rdd).collect().foreach(println)search.getMatch2(rdd).collect().foreach(println)sc.stop()}// 查询对象// 类的构造参数其实是类的属性, 构造参数需要进行闭包检测，其实就等同于类进行闭包检测// 需要使用class Search(query:String) extends Serializableclass Search(query:String){def isMatch(s: String): Boolean = { s.contains(this.query)}// 函数序列化案例def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.filter(isMatch)}// 属性序列化案例def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { val s = query rdd.filter(x => x.contains(s)) }}
3) Kryo序列化框架
参考地址: https://github.com/EsotericSoftware/kryo
Java的序列化能够序列化任何的类。但是比较重（字节多），序列化后，对象的提交也比较大。Spark出于性能的考虑，Spark2.0开始支持另外一种Kryo序列化机制。Kryo速度是Serializable的10倍。当RDD在Shuffle数据的时候，简单数据类型、数组和字符串类型已经在Spark内部使用Kryo来序列化。
注意：即使使用Kryo序列化，也要继承Serializable接口。