Spark排序之SortBy

Spark排序之SortBy

在Spark中，数据的排序是一个很常见的操作，对于排序操作，Spark提供了多种方式来实现，其中sortby()是一种比较常用的方法。sortby()是对RDD中的元素进行排序，并返回一个新的RDD。本文将对sortby()方法进行详细介绍，包括使用方法和案例说明。

sortby()方法介绍

sortby()方法是RDD的一个排序算子，其功能是将整个RDD的数据按照指定的规则进行排序，并返回按指定规则排好序的数据集。sortby()方法的参数有两个：

- 第一个参数是用于排序的键(key)，也就是按照什么进行排序。

- 第二个参数是指定排序方式。默认情况下，为升序排序方式（ascending=true），即从小到大排序。如果指定排序方式为降序排序（ascending=false），则是从大到小排序。

sortby()方法的签名如下：

```

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

```

对于该方法的参数，我们可以看一下官方文档的说明。

- f: Function(T) => K – 定义用于排序的关键字

- numPartitions – 分区数

- ascending – 排序顺序（默认值是true，表示升序排列）

- implicit ord: Ordering[K] – 表示按键进行排序，该排序支持隐式转换

- implicit ctag: ClassTag[K] – 用于决定如何在内部表示键类型

sortBy()方法使用方法

sortBy()方法的使用比较简单，以排序一个包含数字类型的RDD为例：

```scala

val rdd = sc.parallelize(Array(5, 1, 3, 2, 4))

val sortedRdd = rdd.sortBy(num => num, false) // 降序排列

```

上述示例中，首先使用parallelize()方法创建了一个包含数字1~5的RDD，然后使用sortBy()方法对其进行排序，通过num => num的lambda表达式来指定排序关键字，最后指定为降序排序。

除了直接传递一个lambda表达式外，sortBy()方法还支持传递一个函数，如下：

```scala

val rdd = sc.parallelize(Array(5, 1, 3, 2, 4))

def myOrderingFunction(num: Int): Int = -num

val sortedRdd = rdd.sortBy(myOrderingFunction, true)

```

上述示例中，首先使用parallelize()方法创建了一个包含数字1~5的RDD，然后声明了一个myOrderingFunction()函数，该函数将数字转化为负数并返回，这里用于反转数字的大小关系。最后，调用sortBy()方法，并将myOrderingFunction()作为第一个参数进行传递，最终指定为升序排序。

sortBy()方法案例说明

假设我们有一个sales.txt文件，直观地表示销售额情况，例如：

```text

2016-01-01,100.00

2016-01-02,200.00

2016-01-03,50.00

2016-01-04,500.00

2016-01-05,80.00

2016-01-06,10.00

2016-01-07,700.00

```

现在需要对销售额进行排序，查看最高的5个销售额以及最低的5个销售额的日期和销售额。

方法如下：

```scala

val conf = new SparkConf().setAppName("SortBy Test")

val sc = new SparkContext(conf)

// 读取文件，并将数据转化为kv格式

val sales = sc.textFile("sales.txt").map(_.split(",")).map(e => (e(0), e(1).toDouble))

// 根据销售额进行排序，并抽出最高的5个和最低的5个

val top5 = sales.sortBy(_._2, false).take(5)

val bottom5 = sales.sortBy(_._2, true).take(5)

// 输出结果

println("Top 5 sales:")

top5.foreach(println)

println("Bottom 5 sales:")

bottom5.foreach(println)

```

以下是输出结果：

```text

Top 5 sales:

(2016-01-07,700.0)

(2016-01-04,500.0)

(2016-01-02,200.0)

(2016-01-01,100.0)

(2016-01-05,80.0)

Bottom 5 sales:

(2016-01-06,10.0)

(2016-01-03,50.0)

(2016-01-05,80.0)

(2016-01-01,100.0)

(2016-01-02,200.0)

```

从执行结果可以看出，我们成功地通过sortBy()方法，对销售额进行了排序，并从中选出了最高/最低的5个销售额。

总结

到此为止，我们对Spark中的sortby()方法进行了详细的介绍。使用sortby()方法可以轻松完成对RDD的排序，具有良好的可读性和易用性。需要注意的是，sortBy()方法会将整个RDD数据集加载到内存中进行排序，因此对于大量数据的情况下需要考虑到分区、排序方式等因素，以提高程序性能。 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/