解析“cdh spark写timestamps存储为csv格式报序列化错误”
在使用CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）的Spark进行数据处理时，有时会遇到将Timestamp类型的数据存储为CSV格式报序列化错误的问题。本文将简要介绍这个问题的原因，并提供解决方案。
问题描述
在使用Spark将数据存储为CSV格式报时，如果数据集中包含Timestamp类型的字段，可能会遇到以下错误信息：
java.io.NotSerializableException: java.time.LocalDateTime
问题原因
这个问题的根本原因是Timestamp类型的数据在序列化过程中出现了问题。在Spark中，数据在分布式计算过程中需要进行序列化和反序列化操作。但是，Java中的Timestamp类型（java.sql.Timestamp）和新的日期时间API（java.time.*）并不是可序列化的类型。
解决方案
为了解决这个问题，我们可以采取以下两种解决方案之一：
解决方案一：将Timestamp类型的数据转换为可序列化类型
可以通过将Timestamp类型的数据转换为可序列化的类型来解决序列化错误。在Spark中，可以使用map函数将Timestamp类型的字段转换为Long类型，然后再存储为CSV格式报。
import java.sql.Timestamp
// 假设data为包含Timestamp类型字段的DataFrame
val result = data.map(row => {
val timestamp = row.getAs[Timestamp]("timestamp")
val timestampLong = timestamp.getTime
(row.getString(0), timestampLong)
}).toDF("column1", "column2")
result.write.format("csv").save("/path/to/save/csv")
解决方案二：使用自定义的序列化器
如果在项目中需要频繁地处理Timestamp类型的数据，可以考虑使用自定义的序列化器来解决问题。自定义序列化器可以通过继承org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类来实现。在自定义的序列化器中，使用Kryo库来序列化和反序列化Timestamp类型的数据。
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo
import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator
import java.sql.Timestamp
class MyKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
override def registerClasses(kryo: Kryo): Unit = {
kryo.register(classOf[Timestamp])
}
}
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local")
sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
sparkConf.set("spark.kryo.registrator", "com.example.MyKryoRegistrator")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
以上两种解决方案都可以解决将Timestamp类型的数据存储为CSV格式报时的序列化错误问题。根据项目的实际需求，选择合适的解决方案来解决问题。
总结：在CDH的Spark中，当存储包含Timestamp类型字段的数据为CSV格式报时，可能会遇到序列化错误问题。这是因为Timestamp类型在序列化过程中不可序列化。为了解决这个问题，我们可以将Timestamp类型的字段转换为可序列化类型，或者使用自定义的序列化器来处理。通过采取适当的解决方案，可以顺利解决这个问题，让数据处理工作正常执行。
参考资料：
- [Apache Spark - Working with Timestamps](
- [Cloudera Community - Serializing java.time.LocalDateTime](