spark的词频统计之后作升序或者降序排序

最新推荐文章于 2025-06-03 21:23:42 发布
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分类专栏： Spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34341930/article/details/89846675
博客展示了Scala中对已完成WordCount的RDD进行排序的操作。给出了升序和降序排序的代码示例，升序使用sortBy(_._2)，降序使用sortBy(_._2, false)，并展示了排序后的结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

scala> b.map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res26: Array[(String, Int)] = Array((hive,1), (spark,3), (jeff,2), (ruoze,1), (hadoop,1), (hi,1))

 

现有这样的一个已经做好wordcount的RDD，对其进行排序

 

升序：

scala> b.map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2).collect
res29: Array[(String, Int)] = Array((hive,1), (ruoze,1), (hadoop,1), (hi,1), (jeff,2), (spark,3))

 

降序：

scala> b.map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).collect
res30: Array[(String, Int)] = Array((spark,3), (jeff,2), (hive,1), (ruoze,1), (hadoop,1), (hi,1))
 

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