Spark之takeOrderd算子

最新推荐文章于 2024-10-31 19:28:31 发布

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博客介绍了Spark中takeOrdered函数，它与take类似，但返回结果顺序相反。还通过代码示例展示了top函数按降序排序，takeOrdered函数按升序排序，如对数组操作时呈现出不同的排序结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

takeOrdered：

def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]

takeOrdered函数与take类似，它返回结果的顺序与take函数相反。

scala> val a = sc.parallelize(Array(2,5,6,8,9))
a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[83] at parallelize at <console>:24

scala> a.top(1)
res49: Array[Int] = Array(9)

scala> a.top(4)
res50: Array[Int] = Array(9, 8, 6, 5)

scala> a.top(5)
res51: Array[Int] = Array(9, 8, 6, 5, 2)

scala> a.takeOrdered(2)
res52: Array[Int] = Array(2, 5)

scala> a.takeOrdered(4)
res53: Array[Int] = Array(2, 5, 6, 8)

top（num）按降序排序，而takeOrdered（num）按升序排序

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