本文主要是介绍Spark---性能调优之使用Kryo序列化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、Spark默认的序列化机制和Kryo序列化机制相比有什么优势？
默认情况下，Spark内部是使用Java的序列化机制，ObjectOutputStream / ObjectInputStream，对象输入输出流机制，来进行序列化
这种默认序列化机制的好处在于，处理起来比较方便；也不需要我们手动去做什么事情，只是，你在算子里面使用的变量，必须是实现Serializable接口的，可序列化即可。
但是缺点在于，默认的序列化机制的效率不高，序列化的速度比较慢；序列化以后的数据，占用的内存空间相对还是比较大。
可以手动进行序列化格式的优化
Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。
所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少；在集群中耗费的内存资源大大减少。
2、Kryo序列化机制，一旦启用以后，会在哪些地方生效呢？
1、算子函数中使用到的外部变量
算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo以后：优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗
2、持久化RDD时进行序列化，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER
当使用了序列化的持久化级别时，在将每个RDD partition序列化成一个大的字节数组时，就会使用Kryo进一步优化序列化的效率和性能
持久化RDD，优化内存的占用和消耗；持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就不至于频繁的占满内存，频繁发生GC。
3、shuffle
shuffle：可以优化网络传输的性能
在进行stage间的task的shuffle操作时，节点与节点之间的task会互相大量通过网络拉取和传输文件，此时，这些数据既然通过网络传输，也是可能要序列化的，就会使用Kryo
3、怎么实现Kryo序列化？
SparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
首先第一步，在SparkConf中设置一个属性，spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类；
Kryo之所以没有被作为默认的序列化类库的原因，就要出现了：主要是因为Kryo要求，如果要达到它的最佳性能的话，那么就一定要注册你自定义的类（比如，你的算子函数中使用到了外部自定义类型的对象变量，这时，就要求必须注册你的类，否则Kryo达不到最佳性能）。
第二步，注册你使用到的，需要通过Kryo序列化的，一些自定义类，SparkConf.registerKryoClasses()
项目中的使用：
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.registerKryoClasses(new Class[]{CategorySortKey.class})
这篇关于Spark---性能调优之使用Kryo序列化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
