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Cay S.Horstmann所著的《快学Scala》内容简介：Scala是一门以Java 虚拟机（JVM）为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的**特性结合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala运行于JVM之上，因此它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作。《快学Scala》从实用角度出发，给出了一份快速的、基于代码的入门指南。Horstmann以“博客文章大小”的篇幅介绍了Scala的概念，让你可以快速地掌握和应用。实际上手的操作，清晰定义的能力层次，从初级到专家级，全程指导。 如果涉及侵权请联系作者删除，谢谢

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火花先验 使用 Spark 的蛮力 Apriori 算法实现。 该算法不继续建立关联规则。 用法 输入最大 minsup 输出分区 spark-submit \ --class "com.jgalilee.spark.apriori.JobDriver" \ --master local[4] \ ./target/scala-2.10/spark-apriori_2.10-1.0.jar \ input/transactions.txt \ 10 \ 3 \ output \ 3 input - 输入交易数据的路径。 max - 要运行的最大迭代次数。 minsup - 被视为频繁项集的最小支持度候选项集。 output - 为迭代 n 写入输出的路径 - 即 output/n partitions - 用于事务数据集的分区数。 假设 输入数据被

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并行 SimRank 算法 使用 Delta-Simrank 算法 ( )。 通过将每个 SimRank 迭代作为 Map 和两个 Reduce 任务的三元组执行，利用 Spark 的 GraphX 框架和内存中/迭代计算优势，而不是 YARN 等其他 MapReduce 框架。 Map1 : 发出键值对，其中每个键是与之前迭代中更新分数的顶点相邻的一对顶点id，该值是SimRank的边际增加（deltas的精确计算方法参考delta-simrank算法）。 Reduce1 ：按键聚合增量值。 Reduce2 ：将 delta 与上一次迭代 SimRank 分数相加，以获得当前迭代的 SimRank 分数。 先决条件：GraphX 包。 参数说明 数据源 - graphEdgelistPath ：传递给 GraphX 图形加载器的边列表。 为了有效地存储中间 SimRank 分