我有一个spark应用程序，我需要从执行程序获取数据到驱动程序，我正在使用collect()。但是，我也遇到了toLocalIterator()。据我所知，在互联网上有toLocalIterator()，它会返回一个迭代器，而不是立即发送整个RDD，因此它具有更好的内存性能，但速度呢？在执行/计算时间方面，collect()和toLocalIterator()之间的性能如何？
答案 0 :(得分：2)
此问题的答案取决于您在制作df.collect（）和df.rdd.toLocalIterator（）之后会做什么。例如，如果您要处理一个大约700万行的相当大的文件，并且对于其中的每个记录，则在完成所有必需的转换之后，您需要遍历数据帧中的每个记录，并分批进行服务调用100 对于df.collect（），它将把整个记录集转储到驱动程序，因此驱动程序将需要大量的内存。与toLocalIterator（）一样，它仅在总记录的分区上返回迭代器，因此驱动程序不需要大量的内存。因此，如果要在同一个群集内的并行工作流中加载如此大的文件，则df.collect（）会给您带来很多开销，而toLocalIterator（）则不会，而且也会更快，更可靠。 >
另一方面，如果您打算在df.collect（）或df.rdd.toLocalIterator（）之后进行一些转换，那么df.collect（）会更快。
如果您的文件太小，以至于Spark的默认分区逻辑根本无法将其分解为多个分区，则df.collect（）会更快。
答案 1 :(得分：1)
这导致多个Spark作业，如果输入RDD是广泛转换的结果（例如，使用不同的分区器连接），为了避免重新计算输入，RDD应首先被缓存。
这意味着在最糟糕的情况下（根本没有缓存），n分区的时间可能比collect贵。即使数据为cached，启动多个Spark作业的开销在大型数据集上也会很重要。但是，较低的内存占用可以部分地弥补这一点，加深特定配置。
总体而言，这两种方法都是低效的，应该避免在大型数据集上使用。
答案 2 :(得分：0)
对于toLocalIterator，它用于将分散在集群周围的RDD中的数据收集到一个唯一的节点，即运行该程序的节点，并对同一节点中的所有数据执行某些操作。它类似于collect方法，但它不会返回List，而是返回Iterator。
因此，在使用foreach将函数应用于RDD之后，您可以调用toLocalIterator来获取RDD的所有内容的迭代器并对其进行处理。但是，请记住，如果您的RDD非常大，您可能会遇到内存问题。如果要在执行所需的操作后再次将其转换为RDD，请使用SparkContext对其进行并行化。