Python 错误：SparkContext只能在驱动程序上使用，不能在工作程序上运行的代码中使用。有关更多信息，请参阅SPARK-5063

我目前正在使用ASN 1解码器。我将从生产者那里得到一个十六进制十进制代码，我将在消费者那里收集它。 之后，我将把十六进制代码转换为RDD，然后将十六进制值RDD传递给另一个具有同一类Decode_模块的函数，并将使用python asn1解码器解码十六进制数据，返回并打印它。 我不明白我的代码有什么问题。我已经在工作节点中安装了asn1解析器依赖项。 我调用lambda表达式或其他东西的方式有任何错误

我的错误：异常：似乎您正试图从广播变量、操作或转换引用SparkContext。SparkContext只能在驱动程序上使用，不能在工作程序上运行的代码中使用。有关更多信息，请参阅SPARK-5063

请帮帮我谢谢

我的代码：

class telco_cn:

 def __init__(self,sc):
    self.sc = sc
    print ('in init function')
    logging.info('eneterd into init function')

 def decode_module(self,msg):
        try:
            logging.info('Entered into generate module')
            ### Providing input for module we need to load
            load_module(config_values['load_module'])
            ### Providing Value for Type of Decoding
            ASN1.ASN1Obj.CODEC = config_values['PER_DECODER']
            ### Providing Input for Align/UnAlign
            PER.VARIANT = config_values['PER_ALIGNED']
            ### Providing Input for pdu load
            pdu = GLOBAL.TYPE[config_values['pdu_load']]
            ### Providing Hex value to buf
            buf = '{}'.format(msg).decode('hex')
            return val
        except Exception as e:
            logging.debug('error in decode_module function %s' %str(e))


 def consumer_input(self,sc,k_topic):
            logging.info('entered into consumer input');print(k_topic)
            consumer = KafkaConsumer(ip and other values given)
            consumer.subscribe(k_topic)
            for msg in consumer:
                print(msg.value);
                a = sc.parallelize([msg.value])
                d = a.map(lambda x: self.decode_module(x)).collect()
                print d

if __name__ == "__main__":
    logging.info('Entered into main')
    conf = SparkConf()
    conf.setAppName('telco_consumer')
    conf.setMaster('yarn-client')
    sc = SparkContext(conf=conf)
    sqlContext = HiveContext(sc)
    cn = telco_cn(sc)
    cn.consumer_input(sc,config_values['kafka_topic'])

---

这是因为

self.decode\u模块

包含SparkContext的实例

要修复代码，可以使用

@staticmethod

：

class telco_cn:
    def __init__(self, sc):
        self.sc = sc

    @staticmethod
    def decode_module(msg):
        return msg

    def consumer_input(self, sc, k_topic):
        a = sc.parallelize(list('abcd'))
        d = a.map(lambda x: telco_cn.decode_module(x)).collect()
        print d


if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf()
    sc = SparkContext(conf=conf)
    cn = telco_cn(sc)
    cn.consumer_input(sc, '')

有关更多信息：

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不能在lambda表达式中引用实例方法（

self.decode_module

），因为实例对象包含SparkContext引用

这是因为PySpark试图在内部对发送给其工作人员的所有内容进行酸洗。因此，当您说它应该在节点内部执行

self.decode_module（）

时，PySpark会尝试pickle整个（self）对象（其中包含对spark上下文的引用）

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要解决这个问题，您只需要从

telco\u cn

类中删除SparkContext引用，并使用不同的方法，比如在调用类实例之前使用SparkContext（就像张的回答所建议的那样）.

谢谢你的回答。你能解释一下，如果我们在那里使用静态方法，如果我们在那里不使用静态方法，会发生什么情况。当我尝试上面的代码时，它会返回我这个错误类型错误：“JavaPackage”对象不可调用