首先，对RDD相关的操作需要传入闭包函数，如果这个函数需要访问外部定义的变量，就需要满足一定条件（比如必须可被序列化），否则会抛出运行时异常。闭包函数在最终传入到executor执行，需要经历以下步骤：
1.driver通过反射，运行时找到闭包访问的变量，并封装成一个对象，然后序列化该对象
2.将序列化后的对象通过网络传输到worker节点
3.worker节点反序列化闭包对象
4.worker节点的executor执行闭包函数
简而言之，就是要通过网络传递函数、然后执行，期间会经历序列化和反序列化，所以要求被传递的变量必须可以被序列化和反序列化，否则会抛类似Error:Task not serializable: java.io.NotSerializableException when calling function outside closure only on classes not objects这样的异常。即使是本地执行时，也会按照上述的步骤执行，这也是为什么不允许在RDD内部直接操作RDD的原因（SparkContext不支持序列化）。同时，在这些算子闭包内修改外部定义的变量不会被反馈到driver端。
Spark闭包函数从产生到在executor执行经历了什么？
原文：https://www.cnblogs.com/itboys/p/13026763.html