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Operaciones numéricas

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Este es mi resultado de conclusionRDD.

¿ A quien le dio el mismo resultado?

[('USA', 32137),
 ('URS', 14834),
 ('GBR', 10925),
 ('GER', 10896),
 ('FRA', 9265),
 ('ITA', 8755),
 ('SWE', 8110),
 ('CAN', 7209),
 ('AUS', 6755),
 ('HUN', 6142),
 ('GDR', 5992),
 ('NOR', 5627),
 ('CHN', 5362),
 ('NED', 5351),
 ('RUS', 5298),
 ('JPN', 4702),
 ('FIN', 4464),
 ('SUI', 3530),
 ('KOR', 3472),
 ('ROU', 3317)]```

Hice un gráfico con los puntos acumulados de los 50 países con más puntos

Si les interesa el código es este:

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.scatter(resultado_valor_pais.map(lambda x:x[0]).take(50),resultado_valor_pais.map(lambda x:x[1]).take(50) 
            , color='r')
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Paises',labelpad=15)
plt.ylabel('Puntos',labelpad=15)
plt.show()

Me da el mismo resultado de los que hicieron la modificación en el código:

conclusion = PaisesMedallas3.reduceByKey((add)).sortBy(lambda x: [x[1]], ascending=False)
conclusion.take(5)
[('USA', 32137), ('URS', 14834), ('GBR', 10925), ('GER', 10896), ('FRA', 9265)]

Aqui mi resultado:

[('ITA', 74920),
 ('NED', 65560),
 ('GER', 22323),
 ('JPN', 19950),
 ('NZL', 9220),
 ('TCH', 8160),
 ('BLR', 5012),
 ('RSA', 4735),
 ('TUR', 3965),
 ('GHA', 3430)]

Creo que para comodidad de todos, y poder entender spark. Creo que es importante saber algo de programción funcional. Platzi tiene uno con scala, veanlo para sacarle más provecho es estas clases

A mi me dio uno muy parecido jose

En una situación de la vida real es importante tener sensibilidad de los números del negocio y hacer una conciliación con alguna cifra conocida, por ejemplo en este caso habría que dudar del resultado, si tenemos el contexto de que Estados Unidos y Rusia han sido punteros siempre en juegos Olímpicos, situación que el resultado del código no refleja.

interesante

Aca mis resultados.
Aun me sigue costando entender la funcion Lambda-Map-Reduce