如果使用序列化技术，在执行序列化操作的时候很慢或者是序列化之后的数据量还是很大，那么会让分布式应用程序性能下降很多，spark自身就会在一些地方对数据进行序列化，比如shuffle写磁盘，还有就是如果我们算子函数使用了外部数据，（比如Java内置类型，或者自定义类型）那么也需要让其可序列化。

创新互联建站网站建设公司是一家服务多年做网站建设策划设计制作的公司,为广大用户提供了成都网站设计、成都网站建设，成都网站设计，广告投放平台，成都做网站选创新互联建站，贴合企业需求，高性价比，满足客户不同层次的需求一站式服务欢迎致电。

     默认，spark使用了Java自身提供的序列化机制，基于objectoutputStream和objectinputstream，因为这种方式是Java原生提供的，很方便使用。但是Java序列化机制性能并不高，速度比较慢，序列化后的数据还是比较大，只要你的类实现了Serializable接口，那么都是可以序列化的。

    spark支持使用Kryo类型来进行序列化，比Java序列化机制更快，而且序列化后的数据量更小。Kryo序列化机制之所以不是默认序列化机制的原因是，有些类型虽然实现了Seriralizable接口，但是它也不一定能够进行序列化；此外，如果你要得到最佳的性能，Kryo还要求你在Spark应用程序中，对所有你需要序列化的类型都进行注册。  

     如果要使用Kryo序列化机制，首先要用SparkConf设置一个参数，使用new SparkConf().set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")即可，即将Spark的序列化器设置为KryoSerializer。这样，Spark在内部的一些操作，比如Shuffle，进行序列化时，就会使用Kryo类库进行高性能、快速、更低内存占用量的序列化了。

    使用Kryo时，它要求是需要序列化的类，是要预先进行注册的，以获得最佳性能——如果不注册的话，那么Kryo必须时刻保存类型的全限定名，反而占用不少内存。Spark默认是对Scala中常用的类型自动注册了Kryo的，都在AllScalaRegistry类中。

     但是，比如自己的算子中，使用了外部的自定义类型的对象，那么还是需要将其进行注册。

（实际上，下面的写法是错误的，因为counter不是共享的，所以累加的功能是无法实现的）

val counter = new Counter();

val numbers = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))

numbers.foreach(num => counter.add(num));

   如果要注册自定义的类型，那么就使用如下的代码，即可：

Scala版本：

val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)

conf.registerKryoClasses(Array(classOf[Counter] ))

val sc = new SparkContext(conf)

Java版本：

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)

conf.registerKryoClasses(Counter.class)

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf)

优化Kryo类库的使用

1、优化缓存大小

如果注册的要序列化的自定义的类型，本身特别大，比如包含了超过100个field。那么就会导致要序列化的对象过大。此时就需要对Kryo本身进行优化。因为Kryo内部的缓存可能不够存放那么大的class对象。此时就需要调用SparkConf.set()方法，设置spark.kryoserializer.buffer.mb参数的值，将其调大。

默认情况下它的值是2，就是说最大能缓存2M的对象，然后进行序列化。可以在必要时将其调大。比如设置为10。

2、预先注册自定义类型

虽然不注册自定义类型，Kryo类库也能正常工作，但是那样的话，对于它要序列化的每个对象，都会保存一份它的全限定类名。此时反而会耗费大量内存。因此通常都建议预先注册号要序列化的自定义的类。

在什么场景下使用Kryo序列化类库

    首先，这里讨论的都是Spark的一些普通的场景，一些特殊的场景，比如RDD的持久化

     那么，这里针对的Kryo序列化类库的使用场景，就是算子函数使用到了外部的大数据的情况。比如说吧，我们在外部定义了一个封装了应用所有配置的对象，比如自定义了一个MyConfiguration对象，里面包含了100m的数据。然后，在算子函数里面，使用到了这个外部的大对象。

    此时呢，如果默认情况下，让Spark用java序列化机制来序列化这种外部的大对象，那么就会导致，序列化速度缓慢，并且序列化以后的数据还是比较大，比较占用内存空间。

因此，在这种情况下，比较适合，切换到Kryo序列化类库，来对外部的大对象进行序列化操作。一是，序列化速度会变快；二是，会减少序列化后的数据占用的内存空间。

当前题目：spark性能优化之使用高性能序列化类库
网页网址：http://lswzjz.com/article/jgjghe.html