使用Kryo序列化的原因

默认情况下，Spark内部是通过Java序列化（默认的序列化方式）形成一个二进制字节数组，大大减少了数据在内存、硬盘中占用的空间，减少了网络数据传输的开销，并且可以精确的推测内存使用情况，降低GC频率。

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。

Kryo序列化生效位置

在Spark的架构中，在网络中传递的或者缓存在内存、硬盘中的对象需要进行序列化操作，序列化的作用主要是利用时间换空间：

1、算子函数中使用到的外部变量 ，会序列化，这时可以是用Kryo序列化机制；[广播变量]
2、持久化 RDD 时进行序列化，比如StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER，可以使用 Kryo 进一步优化序列化的效率和性能；
3、进行shuffle时，比如在进行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。
4、分发给Executor上的Task。

默认对Task使用Java序列化

由于 Spark2.1.0默认对Task使用Java序列化（该序列化方式不允许修改，源码如下）：

  /**
   * SparkEnv.scala
   * Helper method to create a SparkEnv for a driver or an executor.
   */
  private def create(
      conf: SparkConf,
      executorId: String,
      bindAddress: String,
      advertiseAddress: String,
      port: Int,
      isLocal: Boolean,
      numUsableCores: Int,
      ioEncryptionKey: Option[Array[Byte]],
      listenerBus: LiveListenerBus = null,
      mockOutputCommitCoordinator: Option[OutputCommitCoordinator] = None): SparkEnv = {

    val isDriver = executorId == SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER

    ......

    val serializer = instantiateClassFromConf[Serializer](
      "spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.JavaSerializer")
    logDebug(s"Using serializer: ${serializer.getClass}")

    ......

  }

Kryo序列化库主要参数介绍

先介绍几个相关的配置：