RDD的Action算子-collect算子

wux_labs 2023-01-28 18:20:28

collect算子是将分布在集群中的RDD的各个分区的数据，统一收集到Driver中，形成一个List。collect算子的定义如下：

def collect(self: "RDD[T]") -> List[T]

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Spark RDD算子（九）基本的Action（行动）算子first、take、collect、count、countByValue、reduce、aggregate、fold、topfirstScala版本Java版本takeScala版本Java版本collectScala版本 first 返回第一个元素 Scala版本 package nj.zb.sparkstu import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf

一、RDD算子简介提供一优秀RDD讲解链接：https://blog.csdn.net/fortuna_i/article/details/81170565 spark在运行过程中通过算子对RDD进行计算，算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中数据进行转换和操作，如下图输入：spark程序中数据从外部数据空间输入到spark中的数据块，通过BlockManager进行管理运行：...

章节目录一、firstScala版本Java版本二、takeScala版本Java版本三、collectScala版本Java版本四、countScala版本Java版本五、countByValueScala版本Java版本六、reduceScala版本Java版本七、aggregateScala版本八、foldScala版本Java版本九、topScala版本Java版本十、takeOrderedScala版本Java版本十一、foreachScala版本Java版本一、first 返回第一个元素 Sc

关键字：Spark算子、Spark RDD行动Action、first、count、reduce、collect first def first(): T first返回RDD中的第一个元素，不排序。 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)rdd1: org.apache.spar

内容概要：本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法，聚焦其在工业故障识别中的应用，提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征，再由SVM进行高精度分类，充分发挥两者优势，有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据，在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源，配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码，全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群：具备一定编程基础，熟练掌握Matlab或Python语言，从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生；使用场景及目标：① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类；② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节；③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证；阅读建议：建议按照文档目录结构系统化学习，结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践，重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略，同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用，全面提升科研创新能力。

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