1.为啥要用Kryo序列化 Spark算子操作的时候如果用到外部数据的话，都会对外部数据进行序列化，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

文章目录 spark序列化报错问题解决 spark序列化报错 org.apache.spark.SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow. Available: 0, required: 61186304. To avoid this, increase spark.kryoserializer.buf

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。

Spark运行FP-growth异常报错 在spark1.4版上尝试运行频繁子项挖掘算法是，照搬官方提供的python案例源码时，爆出该错误com.esotericsoftware.kryo.KryoException (java.lang.IllegalArgumentException: Can not set final scala.collection.mutable.ListBuffe

转：http://www.xuetimes.com/archives/572 序列化漫谈 dubbo RPC是dubbo体系中最核心的一种高性能、高吞吐量的远程调用方式，我喜欢称之为多路复用的TCP长连接调用，简单的说： 长连接：避免了每次调用新建TCP连接，提高了调用的响应速度 多路复用：单个TCP连接可交替传输多个请求和响应的消息，降低了连接的等待闲置时间，从而减少了同样并发数下的

默认情况下， Spark 使用 Java 的序列化机制。 Java 的序列化机制使用方便，不需要额外的配置，在算子中使用的变量实现 Serializable 接口即可， 但是， Java 序列化机制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。 Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制性能提高 10 倍左右， Spark 之所以没有默认使用 Kryo 作为序列化类库，是因为

Kryo框架的source已移至https://github.com/EsotericSoftware/kryo ，进入此页面，然后点击右边的Download Zip按钮，就能下载到最新版本的Kryo框架。      导入Eclipse时，记得JDK/JRE选用 JDK1.7版本，因为Kryo会引用到unsafe()对象的一些方法JDK1.7才兼容。。      先来一

这句话引用oschina对Kryo的解释:Kryo 是一个快速高效的Java对象图形序列化框架，主要特点是性能、高效和易用。该项目用来序列化对象到文件、数据库或者网 络。      但是，它也有一个致命的弱点：生成的byte数据中部包含field数据，对类升级的兼容性很差！所以，若用kryo序列化对象用于C/S架构的话，两边的Class结构要保持一致。

pom.xml先加入引用: <dependency><groupId>com.esotericsoftware</groupId><artifactId>kryo</artifactId><version>5.0.0-RC1</version></dependency> 先上KryoUtils工具类. package com.freestyle.common.utils;import co