在大数据处理中，有时候要将spark集群上处理好的数据拷贝到本地做进一步处理：比如本地单机运算或者作为在线服务的数据。如果直接拷贝字符串文本，耗费带宽和时间。如何来优化这个拷贝性能呢？假设要拷贝的是海量整数数据，比如Int32， 如果我们用字符串传递，可能需要10个Byte；如果使用二进制字节传递，我们只需要4个Byte。
不同的传递方式，有2.5倍的空间节省，在海量数据的情况下，这个优化是非常可观的。那么，问题变成了：如何使用spark将数据存成二进制格式，并且这个二进制在本地是可以解析的呢？
我们知道，目前spark[version<=1.6]可以比较方便地读取二进制文件，使用的接口是：
sc.binaryRecords但是并没有saveAsBinaryFile之类的方法，只是有
sc.saveAsSequenceFile之类的方法可以保存二进制文件，但是这个方法保存的结果是sequence格式，在本地不借助第三方库解析起来非常不便。
事实上，通过一些简单继承和重载，我们可以实现自己的saveAsBinaryFile：只需要自己实现一个hadoop文件的OutputFormat。
假设我们现在要保存RDD[(Long, Long)], 以scala语言为例，简要coding说明如下：
首先定义一个自己的hadoop文件输出类BinaryFileOutputFormat[java语言]，继承自FileOutputFormat ,参考Spark源码中的TextOutputFormat。
上面只图示了部分代码，最关键的是：重写writeObject方法，改为将(Long, Long)序列化为java的Byte[]之后再输出，其他变量和方法适当修改。
然后定义一个saveAsBinaryFile[scala语言]方法。
最后生成的文件可以使用hadoop fs -cat /xxx/* 拷贝到本地，再使用各种语言解析, 例如使用C/C++的fread读取8+8 Bytes,然后反序列化为长整数。