【Java序列化与反序列化】
Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程；而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程。
序列化使用场景：
1.数据的持久化，通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上（通常存放在文件里）。
2.远程通信，即在网络上传送对象的字节序列。
这篇文章写的不错
【Spark序列化与反序列化场景】
在Spark中，主要有三个地方涉及序列化与反序列化：
1.在算子中使用到广播变量broadcast时，该变量会被序列化后进行网络传输。
2.自定义对象的类型作为RDD的泛型类型时，例如JavaRDD<Student>，所有自定义类型对象，都会进行序列化，所以要求自定义类必须实现Serializable接口。
3.使用可序列化的持久化策略时，例如MEMORY_ONLY_SER，Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
【Spark序列化与反序列化机制】
Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream、ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。
Spark也支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。据官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制性能高10倍左右。
那么，对于上述3种Spark有序列化处理的方法，建议使用Kryo序列化类库，优化序列化和反序列化的性能。
Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，使用上略微繁琐，但并不麻烦。
【Spark使用Kryo序列化与反序列化】
例如，Student和School是自定义的2个类，Kryo使用注意点
SparkConf().set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
Scala：
val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[Student], classOf[School]))
val sc = new SparkContext(conf)
Java：
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
conf.registerKryoClasses(Student.class, School.class)
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf)
此外
1.Spark参数 spark.kryoserializer.buffer.mb=2，默认值为2，是指配置Kryo默认最大能缓存2M的对象，然后再进行序列化。
如果注册的要序列化的自定义的Class类型，本身特别大，比如包含的属性过百，会导致要序列化的对象过大。此时，可使用SparkConf.set()方法，设置spark.kryoserializer.buffer.mb参数的值，将其调大来解决。
2.在SparkStreaming2.4.0与Kafka2.1.1集成编码中遇到过一个问题：开始没指定序列化，日志中看到有Serialize的报错，抱着试试看的心态，设置为kryo序列化方式，set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")，问题得以解决。
我的代码实践：https://github.com/wwcom614/Spark
