使用 json4s 解析 JSON 时引发不可序列化异常

我在尝试在 Spark 作业中解析 json 时遇到了问题。我在用着spark 1.1.0, json4s，以及Cassandra Spark Connector。抛出的异常是：

java.io.NotSerializableException: org.json4s.DefaultFormats

检查 DefaultFormats 伴随对象，并以此stack问题，很明显 DefaultFormats 无法序列化。现在的问题是该怎么办。

我可以看到这个ticket显然已经在 Spark 代码库中通过添加关键字瞬态解决了这个问题，但我不确定如何或在哪里将其应用到我的案例中。解决方案是否仅在执行器上实例化 DefaultFormats 类，以避免一起序列化？人们正在使用另一个用于 scala/spark 的 JSON 解析库吗？我最初尝试单独使用 jackson，但遇到了一些无法轻松解决的注释错误，而 json4s 可以开箱即用。这是我的代码：

import org.json4s._
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
implicit val formats = DefaultFormats

val count = rdd.map(r => checkUa(r._2, r._1)).reduce((x, y) => x + y) 

我在 checkUa 函数中进行 json 解析。我尝试让计数变得懒惰，希望它能以某种方式延迟执行，但没有效果。也许移动 checkUA 中的隐式 val ？非常感谢任何建议。

这已经在带有 json4s 的开放票证。解决方法是将implicit函数内部的声明

val count = rdd
               .map(r => {implicit val formats = DefaultFormats; checkUa(r._2, r._1)})
               .reduce((x, y) => x + y)