在Spark中内置支持两种系列化格式：（1）、Java serialization；（2）、Kryo serialization。在默认情况下，Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架，它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化，虽然Java系列化非常灵活，但是它的性能不佳。然而我们可以使用Kryo 库来系列化，它相比Java serialization系列化高效，速度很快（通常比Java快10x），但是它不支持所有的系列化对象，而且要求用户注册类。
在Spark中，使用Kryo系列化比使用Java系列化更明智。在shuffling和caching大量数据的情况下，使用 Kryo系列化就变得非常重要。
虽然Kryo支持对RDD的cache和shuffle，但是在Spark中不是内置就显示提供使用Kryo将数据系列化到磁盘中的输入输出API，RDD中的saveAsObjectFile和SparkContext中的objectFile方法仅仅支持使用Java系列化。所以如果我们可以使用Kryo系列化将会变得很棒！
在这篇文章中，我将讨论如何自定义Kryo系列化输出输出相关API来将数据进行读写到磁盘中。
写数据
通常，我们使用rdd.saveAsObjectFile API将已经系列化的对象写入到磁盘中。下面的代码将展示如何使用我们自定义的saveAsObjectFile方法将已经使用kryo系列化的对象写入到磁盘中：
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def saveAsObjectFile[T: ClassTag](rdd: RDD[T], path: String) |
这个函数中参数rdd就是我们需要写的数据；path是数据保存的路径。
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val kryoSerializer = new KryoSerializer(rdd.context.getConf) |
KryoSerializer是Spark内部提供的用于提供操作Kryo的类。在上述代码中，我们创建了KryoSerializer对象，并从rdd.context.getConf中获取传进来的缓存大小。
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rdd.mapPartitions(iter => iter.grouped(10) |
所有的objectFile 将会在HDFS上保存，我们对RDD中的每个分片进行遍历，然后将他们转换成Byte数组。
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val kryo = kryoSerializer.newKryo() |
对每个splitArray，我们首先创建了kryo实例，kryo是线程不安全的，所以我们在每个map操作中单独创建。当我们调用 kryoSerializer.newKryo()来创建新的kryo实例，他也会调用我们自定义的KryoRegistrator。
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val bao = new ByteArrayOutputStream() |
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val output = kryoSerializer.newKryoOutput() |
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output.setOutputStream(bao) |
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kryo.writeClassAndObject(output, splitArray) |
一旦我们拥有kryo实例，我们就可以创建kryo输出对象，然后我们将类信息和对象写入到那个输出对象中。
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val byteWritable = new BytesWritable(bao.toByteArray) |
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(NullWritable.get(), byteWritable) |
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}).saveAsSequenceFile(path) |
我们在创建byteWritable的时候，包装了bytearray，然后保存成Sequence文件。使用那些代码我们就可以将Kryo对象写入到磁盘中。完整代码如下：
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def saveAsObjectFile[T: ClassTag](rdd: RDD[T], path: String) { |
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val kryoSerializer = new KryoSerializer(rdd.context.getConf) |
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rdd.mapPartitions(iter => iter.grouped(10) |
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val kryo = kryoSerializer.newKryo() |
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val bao = new ByteArrayOutputStream() |
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val output = kryoSerializer.newKryoOutput() |
23 |
output.setOutputStream(bao) |
24 |
kryo.writeClassAndObject(output, splitArray) |
28 |
val byteWritable = new BytesWritable(bao.toByteArray) |
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(NullWritable.get(), byteWritable) |
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}).saveAsSequenceFile(path) |
读数据
光有写没有读对我们来说仍然不完美。通常我们使用sparkContext中的objectFile API从磁盘中读取数据，这里我们使用自定义的objectFile API来读取Kryo对象文件。
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def objectFile[T](sc: SparkContext, path: String, minPartitions: Int = 1) |
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(implicit ct: ClassTag[T]) = { |
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val kryoSerializer = new KryoSerializer(sc.getConf) |
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sc.sequenceFile(path, classOf[NullWritable], classOf[BytesWritable], |
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val kryo = kryoSerializer.newKryo() |
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val input = new Input() |
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input.setBuffer(x._2.getBytes) |
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val data = kryo.readClassAndObject(input) |
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val dataObject = data.asInstanceOf[Array[T]] |
上面的步骤和写的步骤很类似，只不过这里我们使用的是input，而不是output。我们从BytesWritable中读取bytes数据，然后使用readClassAndObject API反序列化数据。
如何使用
下面例子使用上面介绍的两个方法来系列化和反序列化Person对象：
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class Person(val name: String) |
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def main(args: Array[String]) { |
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if (args.length < 1) { |
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println("Please provide output path") |
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val outputPath = args(0) |
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val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("kryoexample") |
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conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") |
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val sc = new SparkContext(conf) |
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val personList = 1 to 10000 map (value => new Person(value + "")) |
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val personRDD = sc.makeRDD(personList) |
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saveAsObjectFile(personRDD, outputPath) |
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val rdd = objectFile[Person](sc, outputPath) |
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println(rdd.map(person => person.name).collect().toList) |