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使用自定义序列化程序从avro读取时，RDD中的运行时类型错误

可能是由于以下原因导致的：

  1. 序列化程序不匹配：自定义序列化程序可能与读取avro数据的RDD的运行时类型不匹配。确保序列化程序与RDD的类型一致，以避免类型错误。
  2. Avro模式不正确：Avro模式定义了数据的结构和类型。如果Avro模式与实际数据不匹配，就会导致类型错误。检查Avro模式是否正确，并确保与实际数据一致。
  3. 缺少依赖库：使用自定义序列化程序时，可能需要引入相应的依赖库。确保所有必需的依赖库都已正确添加，并且版本与使用的序列化程序兼容。
  4. 数据格式错误：检查avro数据是否符合预期的格式。如果数据格式不正确，可能会导致类型错误。确保数据按照正确的格式进行序列化和反序列化。

解决这个问题的方法包括：

  1. 检查序列化程序和RDD的类型是否匹配，并确保它们一致。
  2. 检查Avro模式是否正确，并与实际数据一致。
  3. 确保所有必需的依赖库已正确添加，并且版本兼容。
  4. 检查avro数据是否符合预期的格式，并按照正确的格式进行序列化和反序列化。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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// 错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。...// cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。 // 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。...将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦。...以下是使用Kryo的代码示例，我们只要设置序列化类，再注册要序列化的自定义类型即可（比如算子函数中使用到的外部变量类型、作为RDD泛型类型的自定义类型等）： // 创建SparkConf对象。

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有两种方法可以创建 RDD 对象： 在驱动程序中并行化操作已存在集合来创建 RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase 或者其他 Hadoop 支持的数据源）。 1....文本文件 RDD 可以使用 SparkContext 的 textFile 方法创建。该方法根据URL获取文件（机器的本地路径，或 hdfs:// ， s3n:// 等等），并按行读取。...读文件时一些注意事项： (1) 如果使用本地文件系统路径，在所有工作节点上该文件必须都能用相同的路径访问到。...SparkContext 的 sequenceFile[K，V] 方法，其中 K 和 V 是文件中的键和值的类型。...这是一种效率不高的专有格式，如 Avro，它提供了简单的方法来保存任何一个 RDD。 Spark版本: 2.3.0

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