PySpark-序列化器

PySpark的序列化器是一种将Python对象转换为可以在Spark集群中传输和处理的格式的机制。PySpark的默认序列化器是Python pickle库。但是，Pickle在处理大数据量时可能会变得缓慢或造成内存问题，因此PySpark提供了其他序列化器。

序列化器类型

PySpark支持两种序列化器类型：

1. 传统序列化器（Traditional Serializer）
2. Tungsten序列化器（Tungsten Serializer）

传统序列化器

传统序列化器是PySpark早期版本中使用的序列化器类型。它使用pickle库将Python对象转换为二进制格式。它的优点是简单易用，但当处理大数据时可能会产生性能问题和内存开销。

Tungsten序列化器

Tungsten序列化器是Spark 1.3版本之后引入的新型序列化器类型。它使用另一种机制将Python对象转换为二进制格式。它能够更快地处理大型数据集，并减少内存占用。

如何选择序列化器

PySpark默认使用传统序列化器。但是，对于大型数据集和较长的transformation和action链，建议使用Tungsten序列化器以提高性能。

您可以在SparkConf中通过设置spark.serializer属性来更改序列化器类型。例如，如果要将序列化器更改为Tungsten序列化器，请使用以下代码片段：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local").set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)

总结

序列化器是一种将Python对象转换为可以在Spark集群中传输和处理的格式的机制。PySpark提供了传统序列化器和Tungsten序列化器两种类型。建议针对性能加以考虑选择序列化器类型。默认情况下，PySpark使用传统序列化器。您可以在SparkConf中通过设置spark.serializer属性来更改序列化器类型。