任务不序列化异常(Task not serializable exception)

出于某种原因，我正在用下面的代码任务不能序列例外。我使用本地SBT测试的火花运行此。

@RunWith(classOf[JUnitRunner])
class NQTest extends FeatureSpec with Matchers with Serializable {
  val conf = new SparkConf().setAppName("NQ Market Makers Test").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  ...

  val testData : RDD[(String, String)] = sc.textFile("testcases/NQIntervalsTestData").map { line => (line.split(":", 2)(0), line.split(":", 2)(1)) }
  testData.persist();
  def testDatasets(input : Int) = {
    testData.filter(_ match {
      case (s, _) => (s == "Test Case " + input)
      case _      => false
    }).map(x => x match {
      case (_, line) => line
    })
  }

  ...

  feature("NQIntervals") {
    scenario("Test data sanity check") {
      (testDatasets(1).collect()) should not be null
    }
  }
}

和异常：

org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
        at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:166)
        at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:158)
        at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:1623)
        at org.apache.spark.rdd.RDD.filter(RDD.scala:303)
        at test.scala.org.<redacted>.NQTest$.testDatasets(NQTest.scala:31)

不像我在这里看到关于此异常的其他堆栈溢出的问题，这似乎是关于RDD本身，而不是我通过过滤功能。

例如，我们可以删除过滤器和完全映射，我们最终仍期间收集的异常。我从谷歌上搜索我只能够找到答案涉及过滤器或地图，没有问题与RDD本身内部的非序列化对象的问题。

事情到目前为止，我已经试过：