scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战

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数据算法--HadoopSpark⼤数据处理技巧 data algorithms部分主题⾃写scala程序实现 SecondarySort (chapter 1) data 2015,1,1,10 2015,1,2,11 2015,1,3,12 2015,1,4,13 2015,2,1,22 2015,2,2,23 2015,2,3,24 2015,2,4,25 2015,3,1,20 2015,3,2,21 2015,3,3,22 2015,3,4,23 2015,3,4,23 2015,1,3,12 2015,2,2,23 code import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf} class SecondarySortPartitioner(val v: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = { v } override def getPartition(key: Any): Int = key match { case (k: String, v: Int) => math.abs(k.hashCode % numPartitions) case null => 0 case _ => math.abs(key.hashCode % numPartitions) } } object SecondarySort { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\winutils-master\\hadoop-2.6.3") val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SecondarySort") val context = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate().sparkContext val rdd = context.textFile("C:\\Users\\IdeaProjects\\spark_learning\\test.txt") val step1 = rdd.map(line => line.split(",")) .map(line => ((line(0) + "-" + line(1), line(3).toInt), line(3).toInt)) val step2 = step1.repartitionAndSortWithinPartitions(new SecondarySortPartitioner(4)) .map { case (k, v: Int) => (k._1, v.toString) }.reduceByKey((x, y) => x + "," + y) step2.foreach(println) } } CommonFriends (chapter 8) data 100,200 300 400 500 600 200,100 300 400 300,100 200 400 500 400,100 200 300 500,100 300 600,100 code import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf} import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object CommonFriends { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\winutils-master\\hadoop-2.6.3") val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CommonFriends") val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ val context = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate().sparkContext val rdd = context

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