Spark RDD: AggregateByKey抛出不可序列化的任务，我看不到不可序列化的对象

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import scala.Tuple2;

import java.io.Serializable;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class RDDExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Spark上下文
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("RDDExample").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 示例数据
        List<Tuple2<String, Integer>> data = Arrays.asList(
            new Tuple2<>("a", 1),
            new Tuple2<>("b", 2),
            new Tuple2<>("a", 3)
        );

        JavaPairRDD<String, Integer> rdd = sc.parallelizePairs(data);

        // 不可序列化的对象
        MyClass myObject = new MyClass();

        // 抛出不可序列化错误
        // rdd.aggregateByKey(0, (v1, v2) -> v1 + v2, (v1, v2) -> v1 + v2);

        // 解决方法：确保对象可序列化
        class SerializableMyClass implements Serializable {
            public int getValue() {
                return 10;
            }
        }

        SerializableMyClass serializableMyObject = new SerializableMyClass();

        // 使用可序列化的对象
        rdd.aggregateByKey(0, (v1, v2) -> v1 + v2 + serializableMyObject.getValue(), (v1, v2) -> v1 + v2)
           .foreach(tuple -> System.out.println(tuple._1 + ": " + tuple._2));

        sc.stop();
    }
}

class MyClass {
    public int getValue() {
        return 10;
    }
}