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참조: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html | http://pubdata.tistory.com/38 Transformation 함수scala> val rdd1 = sc.parallelize(List("coffee","coffee","tea","milk"))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[9] at parallelize at :27 scala> val rdd2 = sc.parallelize(List("coffee","cola","water"))rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[10..

출처: http://knight76.tistory.com/entry/spark%EC%9D%98-mapValuesreduceByKey-%EC%98%88%EC%8B%9C sparkContext에 mapValues와 reduceByKey 예시. val inputrdd = sc.parallelize(Seq(("arth",10), ("arth", 20), ("samuel", 60), ("jack", 65))) val mapped = inputrdd.mapValues(x => 1);mapped.collect.foreach(println) val reduced = mapped.reduceByKey(_ + _)reduced.collect.foreach(println) mapValues는 map의 값을 1로 변경한다.r..

선택 정렬 : 선택 정렬(選擇整列, selection sort)은 제자리 정렬 알고리즘의 하나로, 다음과 같은 순서로 이루어진다. 비교하는 것이 상수 시간에 이루어진다는 가정 아래, n개의 주어진 리스트를 이와 같은 방법으로 정렬하는 데에는 Θ(n2) 만큼의 시간이 걸린다. 주어진 리스트 중에 최솟값을 찾는다. 그 값을 맨 앞에 위치한 값과 교체한다(패스(pass)). 맨 처음 위치를 뺀 나머지 리스트를 같은 방법으로 교체한다. 소스 void selectionSort(int[] list) { int indexMin, temp; for (int i = 0; i