我研究过 Java 的Serialization 和 Deserialization 过程，并试图理解 Hadoop 和Spark 还有。

谁能告诉我 Hadoop、Spark 和 Java 的序列化过程之间的区别。

最佳答案

Hadoop有自己的序列化接口(interface)(Writable)，旨在让产生的垃圾尽可能少。当 mapper 或 reducer 运行时，实现它的对象是可变的和重用的，从而进一步减少了垃圾量。此外，经过适当设计的 Writable 可以由不同版本的代码编写，解决了 Serializable 的固有问题。

Spark 没有自己的序列化，默认使用原生 java 序列化。它的性能不是很好，可以使用 spark Kryo ，有时会带来 10 倍的性能提升。但是，当使用 Kryo 时，所有自定义类都应在运行作业之前在 SparkConf 中注册。

关于Java 序列化 vs Hadoop 序列化 vs Spark 序列化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50625595/