MapReduce服务 MRS-数据序列化:操作步骤

时间：2025-02-12 14:58:43

MapReduce服务 MRS

操作步骤

Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中，会有大量的数据需要序列化，默认使用JavaSerializer，通过配置让KryoSerializer作为数据序列化器来提升序列化性能。

在开发应用程序时，添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。

实现类注册器并手动注册类。
```
package com.etl.common;import com.esotericsoftware.kryo.Kryo;import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator; public class DemoRegistrator implements KryoRegistrator{    @Override    public void registerClasses(Kryo kryo)    {        //以下为示例类，请注册自定义的类        kryo.register(AggrateKey.class);        kryo.register(AggrateValue.class);    }}
```
您可以在Spark客户端对spark.kryo.registrationRequired参数进行配置，设置是否需要Kryo注册序列化。

当参数设置为true时，如果工程中存在未被序列化的类，则会抛出异常。如果设置为false（默认值），Kryo会自动将未注册的类名写到对应的对象中。此操作会对系统性能造成影响。设置为true时，用户需手动注册类，针对未序列化的类，系统不会自动写入类名，而是抛出异常，相对比false，其性能较好。

配置KryoSerializer作为数据序列化器和类注册器。

val conf = new SparkConf()conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").set("spark.kryo.registrator", "com.etl.common.DemoRegistrator")

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