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site:enseignement:master:bdle:tmes:tmejointure
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
| Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente | ||
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site:enseignement:master:bdle:tmes:tmejointure [30/11/2018 14:58] hubert [Exercice 2 : Equi-jointure parallèle et répartie] |
site:enseignement:master:bdle:tmes:tmejointure [14/12/2018 16:18] (Version actuelle) hubert [Exercice 6 : Chemin le plus long] |
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| Ligne 99: | Ligne 99: | ||
| return List(s.toString()).iterator | return List(s.toString()).iterator | ||
| } | } | ||
| + | |||
| + | def affichePartitions[T: ClassTag](d: Dataset[T]): Unit = d.rdd.mapPartitionsWithIndex(entete).collect.foreach(println) | ||
| + | |||
| // Déterminer le nombre d'éléments contenus dans chaque partition | // Déterminer le nombre d'éléments contenus dans chaque partition | ||
| Ligne 110: | Ligne 113: | ||
| - | // Supprimer les données persistant en mémoire | + | // Supprimer les collections persistant en mémoire |
| - | def cleanStorage() = { | + | def clearStorage() = { |
| - | val nbCol = spark.sparkContext.getPersistentRDDs.size | + | spark.catalog.clearCache() |
| - | spark.sparkContext.getPersistentRDDs.values.foreach(x => x.unpersist()) | + | |
| - | println(s"$nbCol collections removed") | + | |
| } | } | ||
| Ligne 377: | Ligne 378: | ||
| ) | ) | ||
| - | val sport2 = sc.parallelize(sport1, 4).map(s=> s.split(" ")).map(t => Triplet(t(0), t(1), t(2))) | + | val sport2 = spark.sparkContext.parallelize(sport1, 4).map(s=> s.split(" ")).map(t => Triplet(t(0), t(1), t(2))) |
| // afficher les partitions | // afficher les partitions | ||
| Ligne 644: | Ligne 645: | ||
| - | === Equi-jointure lorsque les attribut n'ont pas le même domaine === | + | === Equi-jointure lorsque les attributs n'ont pas le même domaine === |
| Soit la requête R5 | Soit la requête R5 | ||
| Ligne 696: | Ligne 697: | ||
| ===== Exercice 4 : Produit Cartésien ===== | ===== Exercice 4 : Produit Cartésien ===== | ||
| - | Voir diapo 33: Calculer la similarité entre 2 utilisateurs de MovieLens (ou 2 personnes de Yago) | + | Voir diapo du cours : Calculer la similarité entre 2 utilisateurs de MovieLens ou 2 individus de Yago |
| * Définir une fonction qui calcule la similarité de Jaccard entre 2 listes d'objets : jaccard(x, y) = cardinal de l'intersection / cardinal de l'union | * Définir une fonction qui calcule la similarité de Jaccard entre 2 listes d'objets : jaccard(x, y) = cardinal de l'intersection / cardinal de l'union | ||
| Ligne 716: | Ligne 717: | ||
| - | ===== Exercice 5 : Questions diverses ===== | + | ===== Exercice 5 : Traitement itératif par partition et par groupe d'objets ===== |
| - | La methode zipWithIndex (numérotant les éléments d'une collection) existe pour un RDD mais pas pour un DataSet. | + | La methode zipWithIndex (numérotant les éléments d'une collection) existe pour un RDD mais pas pour un Dataset. |
| Ecrire la fonction ''numeroration[T](d: Dataset[T])'' qui retourne un Dataset avec des éléments numérotés. Les numéros doivent être consécutifs. | Ecrire la fonction ''numeroration[T](d: Dataset[T])'' qui retourne un Dataset avec des éléments numérotés. Les numéros doivent être consécutifs. | ||
| + | Rmq: une solution consiste à utiliser mapPartitionsWithIndex pour connaitre la taille des partitions et parcourir une partition pour affecter les numéros consécutifs à chaque élément. | ||
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| + | ===== Exercice 6 : Chemin le plus long ===== | ||
| + | Pour les données de yago utilisées précédemment, déterminer les chemins partant des sujets qui vivent (<livesIn>) en 'France'. | ||
| + | Un chemin doit être sans circuit (ou sans cycle : ne jamais repasser sur le même sujet). | ||
| + | Combien y a -t-il de chemin de longueur 2, 3 ,4 ? | ||
| + | Quelle est la longueur maximale ? | ||
| + | Montrer que votre solution est efficace. Expliquer ce que vous avez mis en oeuvre pour apporter plus d'efficacité. | ||
site/enseignement/master/bdle/tmes/tmejointure.1543586301.txt.gz · Dernière modification: 30/11/2018 14:58 par hubert
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