scala - stopwordsremover - pyspark stopwords removal

¿Cómo comparar cada elemento en el RDD con cualquier otro elemento en el RDD?

Question

Estoy intentando realizar una búsqueda de un vecino más cercano utilizando chispa.

Tengo un RDD [Seq [Doble]] y estoy planeando devolver un RDD [(Seq [Doble], Seq [Seq [Doble]])] con la fila real y una lista de vecinos

val out = data.map(row => {
val neighbours = data.top(num = 3)(new Ordering[Seq[Double]] {
override def compare(a:Seq[Double],b:Seq[Double]) = {
euclideanDistance(a,row).compare(euclideanDistance(b,row))*(-1)
}
})
(row,neighbours.toSeq)
})

Y da el siguiente error en chispa Enviar

15/04/29 21:15:39 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 1.0 (TID 2, 192.168.1.7): org.apache.spark.SparkException: RDD transformations and actions can only be invoked by the driver, not inside of other transformations; for example, rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation and count action cannot be performed inside of the rdd1.map transformation. For more information, see SPARK-5063.

Entiendo que el RDD de anidamiento no es posible, pero ¿cómo realizo esas operaciones donde puedo comparar cada elemento en el RDD con cualquier otro elemento en el RDD?

Answer 1

Algo como esto debería hacerlo.

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
val conf = new SparkConf().setAppName("spark-scratch").setMaster("local")
val sco= new SparkContext(conf)
// k is the number of nearest neighbors required
val k = 3
// generate 5 rows of two-dimensional coordinates
val rows = List.fill(5)(List.fill(2)(Math.random))
val dataRDD = sco.parallelize(rows, 1)
// No need for the sqrt as we''re just comparing them
def euclidean(a:List[Double], b:List[Double]) =
(a zip b) map {case (x:Double, y:Double) => (x-y)*(x-y)} sum
// get all pairs
val pairs = dataRDD.cartesian(dataRDD)
// case class to keep things a bit neater
// the neighbor, and its distance from the current point
case class Entry(neighbor: List[Double], dist:Double)
// map the second element to the element and distance from the first
val pairsWithDist = pairs.map {case (x, y) => (x, Entry(y, euclidean(x,y)))}
// merge a row of pairsWithDist with the ResultRow for this point
def mergeOne(u: List[Entry], v:Entry) = (v::u).sortBy{_.dist}.take(k)
// merge two results from different partitions
def mergeList(u: List[Entry], v:List[Entry]) = (u:::v).sortBy{_.dist}.take(k)
val nearestNeighbors = pairsWithDist
.aggregateByKey(List[Entry]())(mergeOne, mergeList)