我明白了 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 当我尝试在spark 1.4.1上执行以下操作时：

import java.sql.{Date, Timestamp}
import java.text.SimpleDateFormat

object ConversionUtils {
  val iso8601 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSX")

  def tsUTC(s: String): Timestamp = new Timestamp(iso8601.parse(s).getTime)

  val castTS = udf[Timestamp, String](tsUTC _)
}

val df = frame.withColumn("ts", ConversionUtils.castTS(frame("ts_str")))
df.first

在这里， frame 是一个 DataFrame 生活在一个 HiveContext . 该Dataframe没有任何问题。
我有类似的整数自定义项，他们的工作没有任何问题。但是，带有时间戳的那个似乎会引起问题。根据文件， java.sql.TimeStamp 工具 Serializable ，所以这不是问题所在。同样的情况也适用于 SimpleDateFormat 从这里可以看出。
这让我相信是自由民主党造成了问题。但是，我不知道该怎么解决它。
跟踪的相关部分：

Caused by: java.io.NotSerializableException: ...
Serialization stack:
        - object not serializable (class: ..., value: ...$ConversionUtils$@63ed11dd)
        - field (class: ...$ConversionUtils$$anonfun$3, name: $outer, type: class ...$ConversionUtils$)
        - object (class ...$ConversionUtils$$anonfun$3, <function1>)
        - field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf$$anonfun$2, name: func$2, type: interface scala.Function1)
        - object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf$$anonfun$2, <function1>)
        - field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf, name: f, type: interface scala.Function1)
        - object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf, scalaUDF(ts_str#2683))
        - field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Alias, name: child, type: class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Expression)
        - object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Alias, scalaUDF(ts_str#2683) AS ts#7146)
        - element of array (index: 35)
        - array (class [Ljava.lang.Object;, size 36)
        - field (class: scala.collection.mutable.ArrayBuffer, name: array, type: class [Ljava.lang.Object;)
        - object (class scala.collection.mutable.ArrayBuffer,