Spark示例之数组排序

最新推荐文章于 2023-04-29 11:55:15 发布

AlburtHoffman

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分类专栏：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AlburtHoffman/article/details/43957795

本文介绍了如何在Spark环境中进行数组排序，探讨了基于比较的排序算法性能，并通过官方示例展示了Spark的sortByKey方法实现排序的过程。同时，分析了该方法的性能提升原因，提供了一种在分布式环境下提高排序效率的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数组排序是一个常见的操作。基于比较的排序算法其性能下限是O(nlog(n))，但在分布式环境下面我们可以并发，从而提高性能。这里展示了Spark中数组排序的实现，并分析了性能，同时尝试找到导致性能提升的原因。

官方示例

import sys
 
from pyspark import SparkContext
 
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print >> sys.stderr, "Usage: sort <file>"
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonSort")
    lines = sc.textFile(sys.argv[1], 1)
    sortedCount = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
        .map(lambda x: (int(x), 1)) \
        .sortByKey(lambda x: x)
    # This is just a demo on how to bring all the sorted data back to a single node.
    # In reality, we wouldn't want to collect all the data to the driver node.
    output = sortedCount.collect()
    for (num, unitcount) in output:
        print num
 
    sc.sto