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Spark是如何处理数据的序列化和反序列化的？

提问者：帅平 问题分类：面试刷题
Spark是如何处理数据的序列化和反序列化的？
Spark面试题
发布于：1年前 (2023-03-27) IP属地：四川省
1 个回答
陈词滥调°
陈词滥调°
Spark使用Java序列化和Kryo两种序列化框架来序列化和反序列化数据。
Java序列化框架是Java标准库提供的一种序列化机制，它将对象转换为字节流，以便在网络上传输或存储到磁盘上。Java序列化需要将整个对象图转换为字节流，因此会产生大量的字节流和额外的开销。在Spark中，Java序列化框架通常用于序列化Java对象和字符串等数据类型。
Kryo是一种高效的Java序列化框架，可以快速序列化和反序列化数据。相比于Java序列化，Kryo序列化的数据量更小，序列化和反序列化的速度更快。在Spark中，Kryo序列化框架通常用于序列化复杂的对象，如RDD和DataFrame等数据类型。
发布于：1年前 (2023-03-27) IP属地：四川省
天然纯勋勋
天然纯勋勋
在使用Kryo序列化框架时，需要注册需要序列化的类。用户可以通过registerKryoClasses方法将需要序列化的类注册到Kryo序列化器中，例如：
val conf = new SparkConf()
  .setAppName("MyApp")
  .setMaster("local[*]")
  .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass]))
发布于：1年前 (2023-03-27) IP属地：四川省
玖墨
玖墨
Spark默认使用Java序列化框架，但用户可以通过设置spark.serializer属性来选择使用Kryo序列化框架，例如：
val conf = new SparkConf()
  .setAppName("MyApp")
  .setMaster("local[*]")
  .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
发布于：1年前 (2023-03-27) IP属地：四川省
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