在spark，我可以做到两个：

case class MyObj(val i: Int, val j: String)

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}
implicit val myEncoder: Encoder[MyObj] = Encoders.product[MyObj] 

val ds = spark.createDataset(Seq(new MyObj(1, "a"),new MyObj(2, "b"),new MyObj(3, "c")))

ds.show

//+---+---+
//|  i|  j|
//+---+---+
//|  1|  a|
//|  2|  b|
//|  3|  c|
//+---+---+

而且，

case class MyObj(val i: Int, val j: String)

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}
implicit val myEncoder: Encoder[MyObj] = Encoders.kryo[MyObj] 

val ds = spark.createDataset(Seq(new MyObj(1, "a"),new MyObj(2, "b"),new MyObj(3, "c")))

ds.show

//+--------------------+
//|               value|
//+--------------------+
//|[01 00 24 6C 69 6...|
//|[01 00 24 6C 69 6...|
//|[01 00 24 6C 69 6...|
//+--------------------+

我假设他们使用不同的序列化程序？ Encoders.product 不显示二进制格式（如 Encoders.kryo 做某事时 .show ，有什么意义吗？它不应该把对象序列化成二进制格式吗？
两个序列化程序在性能方面有什么不同？