无法反序列化ActorRef发送结果不同的演员

问题描述

我开始使用星火流处理实时数据馈送我得​​到。我的情况是我必须用同ActorHelper一个演员阿卡接收器的话，我有我的工作星火做一些映射和转换，然后我想将结果发送给另一个演员。

I am starting to use Spark Streaming to process a real time data feed I am getting. My scenario is I have a Akka actor receiver using "with ActorHelper", then I have my Spark job doing some mappings and transformation and then I want to send the result to another actor.

我的问题是最后一部分。当试图发​​送到另一个演员Spark是引发异常：

My issue is the last part. When trying to send to another actor Spark is raising an exception:

15/02/20 16时43分16秒WARN TaskSetManager：在第一阶段2.0迷失任务0.0（TID 2，本地主机）：java.lang.IllegalStateException：尝试反序列化序列化ActorRef没有范围的ActorSystem。使用akka.serialization.Serialization.currentSystem.withValue（系统）{...}

我创造这最后男主角的方法如下：

The way I am creating this last actor is the following:

val actorSystem = SparkEnv.get.actorSystem
val lastActor = actorSystem.actorOf(MyLastActor.props(someParam), "MyLastActor")

，然后用它是这样的：

And then using it like this:

result.foreachRDD(rdd => rdd.foreachPartition(lastActor ! _))

我不知道在哪里，怎么办劝使用'akka.serialization.Serialization.currentSystem.withValue（系统）{...}'。我是否需要设置什么特别通过配置？或不同的创建我的演员？

I am not sure where or how to do the advise "Use 'akka.serialization.Serialization.currentSystem.withValue(system) { ... }'". Do I need to set anything special through configuration? Or create my actor differently?

推荐答案

我发现，如果我收集之前，我发送给它就像一个魅力的演员：

I found that if I collect before I send to the actor it works like a charm:

result.foreachRDD(rdd =>  rdd.collect().foreach(producer ! _))

这篇关于无法反序列化ActorRef发送结果不同的演员的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！