并查集算法如何在spark中高效实现？

并查集算法参考链接地址这个算法可以实现多组不同的ID,比如说用户的mac与ip的关系,mac与订单号的关系,进行聚合构建出用户的标识集合来。但是在spark中如何实现没有...

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2017年1月17日 - 二、代码实现。在IDEA中建立Maven工程,然后本地模式调试代码如下: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org...

2015年1月2日 - 在Spark上实现这个算法的时候主要分为两个阶段第一阶段是一个整体的循环求出每个项集的阶段,第二阶段主要是针对第i个项集求出第i+1项集的候选集的阶...

2017年2月16日 - object MRInSpark { /** * 求最大值最小值一直是Hadoop的经典案例,我们用Spark来实现一下, * 借此感受一下spark中mr的思想和实现方式 */ def maxMin =...

2017年5月14日 - 基于Spark如何实现SVM算法?这里有一份详尽的开发教程(含代码时间2017-05-14 12...(kernel trick);二、序列最小优化算法SMO(Sequential minimal optimi...

2015年8月21日 - 一、算法介绍: 并查集(Union-find Sets)是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题。 并查集的基本操作有两个: 1:合并 union(x, ...

K-Means算法是一种基于距离的聚类算法,采用迭代的方法,计算出K个聚类中心,把若干个点聚成K类。用Spark实现K-Means算法,首先修改pom文件,引入机器学习MLlib包:...