payspark als

待我称王封你为后i 2023-08-17 15:15 95阅读 0赞

from pyspark.sql import SparkSession

import math

from os.path import abspath

def cosSim(v1, v2):

member = reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda d: d\[0\]\*d\[1\], zip(v1,v2)))

t1 = math.sqrt(reduce(lambda m, n: m+n, map(lambda x: math.pow(x, 2), v1)))

t2 = math.sqrt(reduce(lambda m, n: m+n, map(lambda x: math.pow(x, 2), v2)))

return 1.0\*member/(t1\*t2)

warehouse\_location = abspath('spark-warehouse')

spark = SparkSession.builder.appName("pyspark als").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouse\_location).enableHiveSupport().getOrCreate()

data = spark.sql("select userid,itemid,count(\*) as score from table group by userid,itemid")

from pyspark.mllib.recommendation import Rating

ratings = data.rdd.map(lambda x:Rating(int(x\[0\]), int(x\[1\]), float(x\[2\])))

from pyspark.mllib.recommendation import ALS

model = ALS.trainImplicit(ratings, rank=10)

jf = model.productFeatures()

jf = spark.createDataFrame(jf)

jf = jf.withColumnRenamed("\_1", "id").withColumnRenamed("\_2", "features")

vvv = spark.sql("select itemid,code,city\_code from table")

vjf = jf.join(vvv, jf.id == vvv.itemid)

cvjf = vjf.select("itemid", "code", "city\_code", "features")

jcvjf = cvjf.withColumnRenamed("itemid", "xjobid").withColumnRenamed("code", "xcode").withColumnRenamed("city\_code", "xcity\_code").withColumnRenamed("features", "xfeatures")

jjj = cvjf.join(jcvjf, (cvjf.code == jcvjf.xcode) & (cvjf.city\_code == jcvjf.xcity\_code))

jj = jjj.filter("itemid!=xitemid").select("itemid", "xitemid", "features", "xfeatures")

sjj = jj.rdd.map(lambda x: (x\[0\], x\[1\], cosSim(x\[2\], x\[3\])))

gsj = sjj.groupBy(lambda x: x\[0\])

sj3 = gsj.map(lambda x: str(x\[0\])+','+','.join(map(lambda m: str(m\[1\]), sorted(list(x\[1\]), key=lambda n: n\[2\], reverse=True)\[:10\])))

\#print sj3.collect()

sj3.saveAsTextFile("/hdfs/py\_als\_test")

spark.stop()

转载于:https://www.cnblogs.com/kayy/p/11272329.html

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