标签：park 对比 环境 cal style error: htm size 作用
RDD的collect() 作用是什么？
“[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续
In [20]: mydata004.collect()
Out[20]:
[[u‘00001‘, u‘sku933‘],
[u‘00001‘, u‘sku022‘],
[u‘00001‘, u‘sku912‘],
[u‘00001‘, u‘sku331‘],
[u‘00002‘, u‘sku010‘],
[u‘00003‘, u‘sku888‘],
[u‘00004‘, u‘sku411‘]]
In [22]: mydata004.count()
Out[22]: 7
In [23]: mydata005.count()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-c1554a7ccdd7> in <module>()
----> 1 mydata005.count()
TypeError: count() takes exactly one argument (0 given)
In [24]: type(mydata005)
Out[24]: list
In [25]: type(mydata004)
Out[25]: pyspark.rdd.PipelinedRDD
经过对比发现：mydata005 是一个 list。
也就是说 collect 会返回一个 列表。
如果在交互式环境中 运行 <RDD>.collect ,会显示这个RDD的所有元素的内容。
[Spark][python]RDD的collect 作用是什么？
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原文地址：http://www.cnblogs.com/gaojian/p/7612854.html
