spark 计算应用，我们经常使用map、filter、flatmap转换计算，但spark standalone 模式或其他yarn、mesos分布式计算，若要引用其他对象或共享变量，需要用支持Serializable序列化，或使用broadcast定义变量，这样在spark task并发下就可以在多个不同节点的excutor执行正确运算。

      在local 模式，map计算运用类中的某个方法（必须 static 方法）是不会报task not serializable问题。但在其他模式就出错NullPointException,或Task not serializable。这个时候，这个方法需要放到一个可序列化（implements serializable ）的类中，并且变成类中的一个方法。实例化这个类对象，进行广播即可。

       示例：

import scala.reflect.ClassTag;
        ClassTag<Geo> classTagTest = scala.reflect.ClassTag$.MODULE$.apply(Geo.class);
        Broadcast<Geo> broadcastTest = sparkSession.sparkContext().broadcast(new Geo(cityPath), classTagTest);

在map方法里，调用broadcastTest.value().类中的方法即可。