当使用字段变量时，Spark“任务不可序列化”

是指在Spark分布式计算框架中，当使用了非序列化的字段变量作为任务的一部分时，会导致任务无法被序列化，从而无法在集群中进行分布式计算。

在Spark中，任务是以闭包的形式在集群中进行传递和执行的。闭包是指一个函数及其相关的引用环境，包括函数内部定义的变量和外部引用的变量。当一个任务被提交到集群中执行时，Spark会将任务所需的闭包序列化并发送到执行节点。然后，执行节点会反序列化闭包，并在本地执行任务。

然而，由于Spark的任务是在分布式环境中执行的，因此闭包中的所有变量都必须是可序列化的，以便在网络上进行传输。如果闭包中包含了非序列化的字段变量，那么在序列化闭包时就会抛出“任务不可序列化”的异常。

解决这个问题的方法是将非序列化的字段变量标记为@transient，这样Spark在序列化闭包时会忽略这些字段变量。同时，可以将这些字段变量作为任务的局部变量，在任务执行时从其他可序列化的变量中获取值。

总结起来，当使用字段变量时，Spark“任务不可序列化”是由于闭包中包含了非序列化的字段变量，导致任务无法被序列化。解决方法是将非序列化的字段变量标记为@transient，并将其作为任务的局部变量获取值。

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