Top K
Top K算法有两步，一是统计词频，二是找出词频最高的前K个词。
1.实例描述
假设取Top 1，则有如下输入和输出。
输入：
Hello World Bye World
Hello Hadoop Bye Hadoop
Bye Hadoop Hello Hadoop
输出：
词Hadoop 词频4
2.设计思路
首先统计WordCount的词频，将数据转化为（词，词频）的数据对，第二个阶段采用分
治的思想，求出RDD每个分区的Top K，最后将每个分区的Top K结果合并以产生新的集
合，在集合中统计出Top K的结果。每个分区由于存储在单机的，所以可以采用单机求Top
K的方式。本例采用堆的方式。也可以直接维护一个含K个元素的数组，感兴趣的读者可以
参考其他资料了解堆的实现。
3.代码示例
Top K算法示例代码如下：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
object TopK {
def main（args：Array[String]） {
/*执行WordCount，统计出最高频的词*/
val spark = new SparkContext（"local"， "TopK"，
System.getenv（"SPARK_HOME"）， SparkContext.jarOfClass（this.getClass））
val count = spark.textFile（"data"）.flatMap（line =>
line.split（" "））.map（word =>
（word， 1））.reduceByKey（_ + _）
/*统计RDD每个分区内的Top K查询*/
val topk = count.mapPartitions（iter => {
while（iter.hasNext） {
putToHeap（iter.next（））
}
getHeap（）.iterator
}
）.collect（）
/*将每个分区内统计出的TopK查询合并为一个新的集合，统计出TopK查询*/
val iter = topk.iterator
while（iter.hasNext） {
putToHeap（iter.next（））
}
val outiter=getHeap（）.iterator
/*输出TopK的值*/
println（"Topk 值 ："）
while（outiter.hasNext） {
println（"\n 词频："+outiter.next（）._1+" 词："+outiter.next（）._2）
}
spark.stop（）
}
}
def putToHeap（iter ： （String， Int）） {
/*数据加入含k个元素的堆中*/
……
}
def getHeap（）： Array[（String， Int）] = {
/*获取含k个元素的堆中的元素*/
val a=new Array[（String， Int）]（）
……
}
4.应用场景
Top K的示例模型可以应用在求过去一段时间消费次数最多的消费者、访问最频繁的IP
地址和最近、更新、最频繁的微博等应用场景。

本文出自 “星月情缘” 博客，请务必保留此出处http://xuegodxingyue.blog.51cto.com/5989753/1949780

Spark 编程实战之经典算法TOP K