问题描述： 当在并行 Spark 运行时，出现了一个错误消息“并行 Spark 运行似乎没有使用正确的对象映射。”。

解决方法： 此错误通常是由于在并行 Spark 运行中没有正确地序列化对象引起的。以下是解决方法的示例代码：

1. 使用Kryo序列化器 在创建SparkSession时，可以通过设置spark.serializer属性来使用Kryo序列化器。Kryo序列化器通常比Java序列化器更高效。示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Example")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .getOrCreate()

2. 实现Serializable接口 在需要在并行Spark运行中使用的类上，实现Serializable接口以确保对象可以正确地序列化和反序列化。示例代码如下：

import java.io.Serializable

case class MyObject(name: String, age: Int) extends Serializable {
  // class implementation
}

3. 避免在闭包中使用非序列化的对象 在Spark的闭包函数中，避免使用非序列化的对象。如果需要在闭包函数中使用外部对象，可以将其转换为序列化的可访问对象。示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Example")
  .getOrCreate()

val myObject = MyObject("John", 30) // non-serializable object

// Convert non-serializable object to serializable object
val serializableObject = {
  val name = myObject.name
  val age = myObject.age
  (name, age)
}

spark.sparkContext.parallelize(Seq(serializableObject)).foreach { case (name, age) =>
  // use serializable object in closure
  // ...
}

这些解决方法中的代码示例可以帮助您解决“并行 Spark 运行似乎没有使用正确的对象映射。”错误。根据您的具体情况，您可能需要根据自己的需求进行适当的调整。