1.為啥要用Kryo序列化

Spark運算元操作的時候如果用到外部資料的話，都會對外部資料進行序列化，Spark內部是使用Java的序列化機制，ObjectOutputStream / ObjectInputStream，物件輸入輸出流機制，來進行序列化這種預設序列化機制的好處在於，處理起來比較方便；也不需要我們手動去做什麼事情，只是，你在運算元裡面使用的變數，必須是實現Serializable介面的，可序列化即可。但是缺點個人覺得預設的序列化機制的效率不高，序列化的速度比較慢；序列化以後的資料，佔用的記憶體空間相對還是比較大。但是Spark支援使用Kryo序列化機制。Kryo序列化機制，比預設的Java序列化機制，速度要快，序列化後的資料要更小，大概是Java序列化機制的1/10。所以Kryo序列化優化以後，可以讓網路傳輸的資料變少；在叢集中耗費的記憶體資源大大減少。

2.Kryo序列化機制，一旦啟用以後，會生效的幾個地方

a、運算元函式中使用到的外部變數，使用Kryo以後：優化網路傳輸的效能，可以優化叢集中記憶體的佔用和消耗

b、持久化RDD，優化記憶體的佔用和消耗；持久化RDD佔用的記憶體越少，task執行的時候，建立的物件，就不至於頻繁的佔滿記憶體，頻繁發生GC。

c、shuffle：可以優化網路傳輸的效能

3.如何使用Kryo序列化機制（摘自Spark官網）

val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2]))
val sc = new SparkContext(conf)
 

為啥spark預設的序列化機制不改成Kryo序列化機制呢？難道就因為要去註冊序列化的類的原因嗎？