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从Spark 1.6迁移到Spark 2.1 toLocalIterator抛出错误

从Spark 1.6迁移到Spark 2.1时，如果在代码中使用了toLocalIterator方法，可能会抛出错误。toLocalIterator方法用于将分布式数据集（RDD）转换为本地迭代器，以便在驱动程序中进行迭代处理。然而，在Spark 2.1中，toLocalIterator方法的行为发生了变化，可能导致错误。

在Spark 1.6中，toLocalIterator方法会将整个RDD的数据加载到驱动程序的内存中，然后返回一个本地迭代器。这种方式可能会导致内存溢出的问题，特别是当RDD的数据量非常大时。

为了解决这个问题，Spark 2.1引入了一种新的机制来处理toLocalIterator方法。在Spark 2.1中，toLocalIterator方法会将RDD的数据分成多个分区，并将每个分区的数据分批加载到驱动程序的内存中。这样可以避免内存溢出的问题，并且可以更好地利用驱动程序的资源。

然而，由于这种行为的改变，从Spark 1.6迁移到Spark 2.1时，使用toLocalIterator方法的代码可能会抛出错误。这是因为在Spark 2.1中，toLocalIterator方法返回的是一个迭代器对象，而不是一个数组对象。因此，如果代码中依赖于toLocalIterator方法返回数组对象的特性，就会导致错误。

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

检查代码中是否有依赖于toLocalIterator方法返回数组对象的地方，并进行相应的修改。可以使用迭代器对象的相关方法来替代数组对象的操作。
如果需要将RDD的数据加载到驱动程序的内存中进行处理，可以考虑使用collect方法。collect方法会将整个RDD的数据加载到驱动程序的内存中，并返回一个数组对象。
如果需要对RDD的数据进行分批处理，可以考虑使用foreachPartition方法。foreachPartition方法会将RDD的数据按分区进行处理，并在每个分区上调用指定的函数。

总之，从Spark 1.6迁移到Spark 2.1时，需要注意toLocalIterator方法的行为变化，并相应地修改代码以适应新的行为。同时，还可以考虑使用其他方法来替代toLocalIterator方法，以满足具体的需求。

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