Spark排序之SortBy

Spark是一个分布式计算框架，可以对大规模数据进行处理和分析。在处理数据时，经常需要对数据进行排序。Spark提供了SortBy方法，可以方便地对数据进行排序。

一、SortBy方法概述

SortBy是一个对RDD进行操作的方法，它返回一个按照指定规则排序后的新的RDD。SortBy方法接收一个函数作为参数，这个函数将被用于比较RDD中的每条记录。这个函数返回一个用于比较的关键字，排序时将按照这个关键字进行排序。

具体格式如下：

```

Java: public JavaRDD sortBy(Function f, boolean ascending, int numPartitions)

Scala: def sortBy[K](f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = self.partitions.length)(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]

```

其中，sortBy方法有三个参数：

1. Function f：排序规则函数。

2. boolean ascending：是否升序排序，升序为true，降序为false。默认值为true。

3. int numPartitions：返回的RDD的分区数。默认值为原始RDD的分区数。

二、SortBy方法使用方法

在了解SortBy方法的使用方法之前，先来看一下如何创建一个Spark的RDD。

假设数据集为以下内容：

```

1 Apple 50.0

2 Banana 30.0

3 Orange 40.0

4 Pear 20.0

5 Grape 80.0

```

可以使用以下代码创建一个RDD：

```

val file = sc.textFile("fruit.txt")

val fruit = file.map(line => {

val parts = line.split(" ")

(parts(0).toInt, parts(1), parts(2).toFloat)

})

```

现在我们有一个名为fruit的RDD，可以使用SortBy方法进行排序。以下是排序的示例代码：

```

//升序排序

val sortByAscending = fruit.sortBy(_._3, true, 1)

//降序排序

val sortByDescending = fruit.sortBy(_._3, false, 1)

```

SortBy方法接收一个函数作为参数。这个函数将被用于比较RDD中的每条记录。在这里，我们使用_._3来表示“使用元组第三个元素进行比较”。在默认情况下，SortBy方法会使用升序排序，如果要使用降序排序，则需要将ascending参数设置为false。在这里，我们将分区数设置为1，以便更好地查看排序结果。

三、SortBy方法案例说明

以下是一个更加详细的案例说明，我们将使用SortBy方法对运动员的数据进行排序。

1. 数据集

数据集包含了运动员的姓名、性别、年龄和分数，数据如下：

```

Kathy F 24 3.6

Jim M 30 2.7

Marilyn F 23 3.9

William M 28 2.6

```

2. 示例代码

使用以下代码读入数据：

```

val file = sc.textFile("athlete.txt")

val athlete = file.map(line => {

val parts = line.split(" ")

(parts(0), parts(1), parts(2).toInt, parts(3).toFloat)

})

```

现在我们有一个名为athlete的RDD，可以使用SortBy方法进行排序。

以下是按年龄升序排序的代码：

```

val sortByAge = athlete.sortBy(_._3, true, 1)

sortByAge.collect().foreach(println)

```

代码输出如下：

```

(Kathy,F,24,3.6)

(Marilyn,F,23,3.9)

(William,M,28,2.6)

(Jim,M,30,2.7)

```

以下是按分数降序排序的代码：

```

val sortByScore = athlete.sortBy(_._4, false, 1)

sortByScore.collect().foreach(println)

```

代码输出如下：

```

(Marilyn,F,23,3.9)

(Kathy,F,24,3.6)

(Jim,M,30,2.7)

(William,M,28,2.6)

```

总结：

本文介绍了Spark中的SortBy方法，包括SortBy方法的概述、使用方法和案例说明。SortBy方法能够方便地对数据进行排序，给Spark的数据处理和分析提供了便利。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/