我正在浏览其他人的Scala代码，我无法迭代RDD。我只是想打印它的内容。
val neighborRDD : RDD[(Long, Array[(Row, Double)])]
这是我想看到的RDD。人们在其他问题中提出的建议 - neighborRDD.foreach(println) - 无论是否有.collect()都无效。
对此有何帮助？
已编辑：当我执行邻居RDD.foreach（println）
时添加错误消息Traceback（最近一次调用最后一次）：文件 ＆＃34; /home/yhkwon/Desktop/knn/spark-knn/python/test.py" ;,第33行，在 predictions = model.transform（test）File＆＃34; /usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/ml/base.py" ;, line 105，在转换文件中 ＆＃34; /usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/ml/wrapper.py" ;, line 281，在_transform文件中 ＆＃34; /usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py" ;, 第1133行，在调用文件中 ＆＃34; /usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py" ;, line 63，在deco文件中 ＆＃34; /usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/protocol.py" ;, 第319行，在get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError：错误 调用o99.transform时发生。 ： org.apache.spark.SparkException：作业因阶段失败而中止： 阶段13.0中的任务0失败4次，最近失败：丢失任务 阶段13.0中的0.3（TID 32,192.168.0.18，执行程序0）：java.lang.ClassCastException：java.lang.Long无法强制转换为 org.apache.spark.sql.Row at org.apache.spark.ml.classification.KNNClassificationModel $$ anonfun $ $变换1.适用（KNNClassifier.scala：183） 在 org.apache.spark.ml.classification.KNNClassificationModel $$ anonfun $ $变换1.适用（KNNClassifier.scala：183） 在scala.collection.Iterator $ class.foreach（Iterator.scala：893）at scala.collection.AbstractIterator.foreach（Iterator.scala：1336）at org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ $的foreach 1 $$ anonfun $ $申请28.apply（RDD.scala：918） 在 org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ $的foreach 1 $$ anonfun $ $申请28.apply（RDD.scala：918） 在 org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：2062） 在 org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：2062） 在org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask（ResultTask.scala：87） 在org.apache.spark.scheduler.Task.run（Task.scala：108）at org.apache.spark.executor.Executor $ TaskRunner.run（Executor.scala：335） 在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java:1149） 在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor中的$ Worker.run（ThreadPoolExecutor.java:624） 在java.lang.Thread.run（Thread.java:748）
驱动程序堆栈跟踪：at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org $阿帕奇$火花$ $调度$$ DAGScheduler failJobAndIndependentStages（DAGScheduler.scala：1499） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ abortStage $ 1.适用（DAGScheduler.scala：1487） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ abortStage $ 1.适用（DAGScheduler.scala：1486） 在 scala.collection.mutable.ResizableArray $ class.foreach（ResizableArray.scala：59） 在scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach（ArrayBuffer.scala：48） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage（DAGScheduler.scala：1486） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ handleTaskSetFailed $ 1.适用（DAGScheduler.scala：814） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ handleTaskSetFailed $ 1.适用（DAGScheduler.scala：814） 在scala.Option.foreach（Option.scala：257）at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed（DAGScheduler.scala：814） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive（DAGScheduler.scala：1714） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive（DAGScheduler.scala：1669） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive（DAGScheduler.scala：1658） 在org.apache.spark.util.EventLoop $$ anon $ 1.run（EventLoop.scala：48） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob（DAGScheduler.scala：630） 在org.apache.spark.SparkContext.runJob（SparkContext.scala：2022）at at org.apache.spark.SparkContext.runJob（SparkContext.scala：2043）at at org.apache.spark.SparkContext.runJob（SparkContext.scala：2062）at at org.apache.spark.SparkContext.runJob（SparkContext.scala：2087）at at org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ foreach $ 1.apply（RDD.scala：918）at at org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ foreach $ 1.apply（RDD.scala：916）at at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $ .withScope（RDDOperationScope.scala：151） 在 org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $ .withScope（RDDOperationScope.scala：112） 在org.apache.spark.rdd.RDD.withScope（RDD.scala：362）at org.apache.spark.rdd.RDD.foreach（RDD.scala：916）at org.apache.spark.ml.classification.KNNClassificationModel.transform（KNNClassifier.scala：164） at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0（Native Method）at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke（NativeMethodAccessorImpl.java:62） 在 sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke（DelegatingMethodAccessorImpl.java:43） 在java.lang.reflect.Method.invoke（Method.java:498）at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke（MethodInvoker.java:244）at at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke（ReflectionEngine.java：357）at py4j.Gateway.invoke（Gateway.java:280）at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod（AbstractCommand.java:132） 在py4j.commands.CallCommand.execute（CallCommand.java:79）at py4j.GatewayConnection.run（GatewayConnection.java:214）at java.lang.Thread.run（Thread.java:748）引起： java.lang.ClassCastException：java.lang.Long无法强制转换为 org.apache.spark.sql.Row at org.apache.spark.ml.classification.KNNClassificationModel $$ anonfun $ $变换1.适用（KNNClassifier.scala：183） 在 org.apache.spark.ml.classification.KNNClassificationModel $$ anonfun $ $变换1.适用（KNNClassifier.scala：183） 在scala.collection.Iterator $ class.foreach（Iterator.scala：893）at scala.collection.AbstractIterator.foreach（Iterator.scala：1336）at org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ $的foreach 1 $$ anonfun $ $申请28.apply（RDD.scala：918） 在 org.apache.spark.rdd.RDD $$ anonfun $ $的foreach 1 $$ anonfun $ $申请28.apply（RDD.scala：918） 在 org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：2062） 在 org.apache.spark.SparkContext $$ anonfun $ runJob $ 5.apply（SparkContext.scala：2062） 在org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask（ResultTask.scala：87） 在org.apache.spark.scheduler.Task.run（Task.scala：108）at org.apache.spark.executor.Executor $ TaskRunner.run（Executor.scala：335） 在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java:1149） 在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor中的$ Worker.run（ThreadPoolExecutor.java:624） ......还有1个