Spark序列化，使用类或对象

Question

我需要对类进行一些教育，使用序列化对象

说，我有一个spark主要工作，它将数据帧映射到另一个数据帧：

def main(args: Array[String]){
      val ss = SparkSession.builder
      .appName("test")
      .getOrCreate()

      val mydf = ss.read("myfile")

      // if call from object
      val newdf = mydf.map(x=>Myobj.myfunc(x)) 

      //if call from class
      val myclass = new Myclass()
      val newdf = mydf.map(x=>myclass.myfunc(x))
}

object Myobj {

   def myfunc(x:Int):Int = {
      x + 1
   }
}

class Myclass{

   def myfunc(x:Int):Int = {
      x + 1
   }
}

我的问题是：

1. 我应该使用哪个闭包来定义myfunc？一个对象还是一个类？性能方面有何不同。

2. 我应该为extends Serializable提供对象或类。为什么呢？

3. 我想打印/记录来自对象/类的一些消息，我该怎么办？

由于