在开发PySpark程序时通常会需要用到Java的对象，而PySpark本身也是建立在Java API之上，通过Py4j来创建JavaSparkContext。
这里有几点是需要注意的
1. Py4j只运行在driver
也就是说worker目前来说引入不了第三方的jar包。因为worker结点的PySpark是没有启动Py4j的通信进程的，相应的jar包自然也加载不了。之前没有详细看这部分文档，系统设计时企图在worker结点利用client模式直连Hbase来获取部分数据，从而避免对整个表的JOIN操作，当然对于python来说这样的操作只有通过引入jar包来实现(不考虑thrift方式)。但是测试的jar写好之后，一直不成功，最后只有修改方案，后来才去查了官方文档。
2. PythonRDD 的原型是 JavaRDD[String]
所有的经过PythonRDD传递的数据都通过BASE64编码
3. PySpark 中的方法和匿名函数是通过cloudpickle序列化
为何函数需要被序列化，因为做map或者flatMap时，此时的函数或者lambda表达式是需要传递到各个worder的，如果函数里有用到闭包，cloudpickle也能巧妙的序列化。但是，需要传递的函数里请不要是用self关键字，因为传递过去后，self的指代关系已经不明确了。
文档还提到
PythonRDD的序列化是可定制的了，但是目前没这个需求，所有没测试
代码示例
java 测试代码， 编译生成 pyspark-test.jar
package org.valux.py4j;public class Calculate { public int sqAdd(int x){ return x * x + 1; }} Python 测试代码，放在文件 driver.py
from pyspark import SparkContextfrom py4j.java_gateway import java_importsc = SparkContext(appName="Py4jTesting")java_import(sc._jvm, "org.valux.py4j.Calculate")func = sc._jvm.Calculate()print func.sqAdd(5)"""[OUTPUT] > 26"""
""" ！！！[错误用法] 这里是想在每个work上调用自定义的方法， 前面已经提到过PySpark目前是不支持的"""rdd = sc.parallelize([1, 2, 3])result = rdd.map(func.sqAdd).collect()""" ！！！[错误用法] 之前还有个错误的思路是想在work单独 import 相应的 jar """def foo(x): java_import(sc._jvm, "org.valux.py4j.Calculate") func = sc._jvm.Calculate() func.sqAdd(x)rdd = sc.parallelize([1, 2, 3])rdd.map(foo).collect()
测试时，提交程序需要记得带上jar包
> bin/spar-submit --driver-class-path pyspark-test.jar driver.py
这里又有一个坑，之前提交为了方便，一直都用的是 --jars 参数
--driver-class-path 附加的 jar 只会在
driver引入 --jars 附加的jar会在所有worker引入
帮助文档里面还提到
--jars Comma-separated list of local jars to include on the driver and executor classpaths.
所有就偷个懒用了 --jars ，结果一直报如下错误:
py4j.protocol.Py4JError: Trying to call a package.
测试了好久终于解决了