我在使用Spark的缓存机制时遇到了内存管理问题。我目前正在将 Encoder 与 Kryo 结合使用，想知道切换到 beans 是否可以帮助我减少缓存数据集的大小。
基本上，在使用 Encoder 时，使用 beans 相对于 Kryo 序列化有何优缺点？有任何性能改进吗？除了使用 SER 选项进行缓存之外，还有其他方法可以压缩缓存的数据集吗？
根据记录，我发现了类似的 topic这解决了两者之间的比较。但是，它没有详细讨论此比较。
最佳答案
只要有可能。与使用通用二进制序列化并将整个对象存储为不透明 blob 的通用二进制 Encoder 不同，Encoders.bean[T] 利用对象的结构来提供特定于类的存储布局。
当您比较使用 Encoders.bean 和 Encoders.kryo 创建的架构时，这种差异就变得很明显。
为什么这很重要？
- 您可以使用 SQL API 进行高效的字段访问，无需反序列化，并且完全支持所有
数据集转换。 - 通过透明字段序列化，您可以充分利用列式存储，包括内置压缩。
那么什么时候使用kryo Encoder？一般来说，当其他方法都不起作用时。就我个人而言，我会完全避免它进行数据序列化。我能想到的唯一真正有用的应用程序是聚合缓冲区的序列化(例如检查 How to find mean of grouped Vector columns in Spark SQL? )。
关于java - Spark编码器: when to use beans()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51370288/