spark1.6 fp-growth序列化数据错误

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Spark运行FP-growth异常报错

在spark1.4版上尝试运行频繁子项挖掘算法是，照搬官方提供的Python案例源码时，爆出该错误com.esotericsoftware.kryo.KryoException (Java.lang.IllegalArgumentException: Can not set final Scala.collection.mutable.ListBuffer field org.apache.spark.mllib.fpm.FPTree$Summary.nodes to scala.collection.mutable.ArrayBuffer

网上关于该pyspark的资料不多，最终找到这两篇有价值的博文，
一是apache官网提供类似错误的：https://www.baidu.com/link?url=pChluzupXXYP1bZZGcYLu63HP2GKNFopp-XQnptShCGcDOhswe-7HSmm54rpjXeU7Mh00E0nTtqo7S8xtofy6_&wd=&eqid=e3291c23000d56de0000000556b3fa68

二是stackoverflow上提供的：http://stackoverflow.com/questions/32126007/fpgrowth-algorithm-in-spark/32820883

解决办法

在第二篇中有个指出了这是序列输出可能引起的错误，spark采用的kryo序列化方式比JavaSerializer方式更快，但是在1.4版本的spark上会产生错误，故解决方案是，要么在spark-defaults.conf中替换，要么只运行中直接替换，现提供运行脚本testfp.py：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.mllib.fpm import FPGrowth

if __name__ == "__main__":
        conf = SparkConf().setAppName("pythonFP").set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.JavaSerializer")
        sc = SparkContext(conf=conf)
        data = sc.textFile("data/mllib/sample_fpgrowth.txt")
        transactions = data.map(lambda line: line.strip().split(' '))
        model = FPGrowth.train(transactions, minSupport=0.5, numPartitions=10)
        result = model.freqItemsets().collect()
        for fi in result:
                 print(fi)
        sc.stop()

关键指出在于重新* *定义conf环境中的序列化类，然后利用spark提供的脚本运行命令即可正常运行(PS:采用最新版的spark也可解决此问题)：