我正在阅读有关Spark优化的文章，我不清楚钨和像Kryo这样的序列化是如何协同工作的。
我正在阅读的来源中的一些笔记让我想到了这个问题：
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"Tungsten的表示比使用Java甚至Kryo序列化器序列化的对象要小得多。 来源-霍顿工厂
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"通过代码生成，我们可以提高序列化的吞吐量，进而增加随机网络吞吐量。 源数据砖
他们没有，不包括一些边界情况，如Encoders.kryo。
钨使用自己的二进制存储格式和相应的serde工具(Encoders(。这就是为什么它在标准操作模式下可以更快、更节省内存的原因。