具有不可序列化的结果：org.apache.hadoop.hbase.client.result private static javapairdd getcompanydata（JavaSparkContext sc）抛出IOException{ 返回sc.newAPIHadoopRDD（companyDAO.getCompnayDataConfiguration（）、TableInputFormat.class、ImmutableBytesWritable.class、， Result.class）.mapToPair（新的PairFunction（）{ 公共Tuple2调用（tuple2t）引发异常{ System.out.println（“In-getcompanydata”+t.2）； 字符串cknid=Bytes.toString（t._1.get（））； System.out.println（“处理cknids为：+cknid”）； 整数cknidInt=Integer.parseInt（cknid）； Tuple2 returnTuple=新的Tuple2（cknidInt，t.。\u 2）； 返回元组； } }); }

我正在对mapToPair中的fetchint表进行扫描，结果是不可序列化的：org.apache.hadoop.hbase.client.result

我遇到了问题，结果出现了非序列化异常。 我解决了

请试试这个

conf.set（“spark.serializer”、“org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”） conf.registerKryoClasses（数组（classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]））

并尝试使用内存和磁盘进行持久化

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请让我知道这对你有用

下面是错误java.io.NotSerializableException:org.apache.hadoop.hbase.client.Resulti下面是错误提供错误堆栈跟踪，请提供问题的更完整描述。你现在的那个缺了。

private static JavaPairRDD<Integer, Result> getCompanyDataRDD(JavaSparkContext sc) throws IOException {
        return sc.newAPIHadoopRDD(companyDAO.getCompnayDataConfiguration(), TableInputFormat.class, ImmutableBytesWritable.class,
            Result.class).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>, Integer, Result>() {

            public Tuple2<Integer, Result> call(Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result> t) throws Exception {
                System.out.println("In getCompanyDataRDD"+t._2);

                String cknid = Bytes.toString(t._1.get());
                System.out.println("processing cknids is:"+cknid);
                Integer cknidInt = Integer.parseInt(cknid);
                Tuple2<Integer, Result> returnTuple = new Tuple2<Integer, Result>(cknidInt, t._2);
                return returnTuple;
            }
        });
    }