大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Azure DataBricks Stream foreach失败，并显示NotSerializableException，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
Spark上下文不可序列化。
ForeachWriter的任何实现都必须可序列化，因为每个任务都将获得所提供对象的新的序列化反序列化副本。因此，强烈建议在调用open（…）方法之后执行任何用于写入数据的初始化操作（例如，打开连接或启动事务），这表明任务已准备好生成数据。
在您的代码中，您尝试在流程方法中使用spark上下文，
overrIDe def process(record: Row) = {
val StringHashRDD = sc.parallelize(Seq(("lastContact", record(1).toString)))
*sc.toredisHASH(StringHashRDD, record(0).toString)(redisConfig)*
}
要将数据发送到redis，您需要创建自己的连接并以open方法打开它，然后在process方法中使用它。
看一下如何创建redis连接池。https://github.com/redisLabs/spark- redis/blob/master/src/main/scala/com/redislabs/provIDer/redis/ConnectionPool.scala
我想不断详细说明数据集流的行（最初由Kafka发起）：基于条件，我想更新Radis哈希。这是我的代码段（lastContacts是上一个命令的结果，该命令是这种类型的流：org.apache.spark.sql.DataFrame
= [serialnumber: String,lastModified:
long]。扩展为org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]）：
class MyStreamProcessor extends ForeachWriter[Row] {
override def open(partitionId: Long,version: Long): Boolean = {
true
}
override def process(record: Row) = {
val StringHashRDD = sc.parallelize(Seq(("lastContact",record(1).toString)))
sc.toredisHASH(StringHashRDD,record(0).toString)(redisConfig)
}
override def close(errorOrNull: ThrowablE): Unit = {}
}
val query = lastContacts
.writeStream
.foreach(new MyStreamProcessor())
.start()
query.awaitTermination()
我收到一个巨大的堆栈跟踪，相关部分（我认为）是这样的： java.io.NotserializableException:
org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriter
谁能解释为什么发生此异常以及如何避免？谢谢！
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