Spark 通过Rdd进行倒叙排序

本文详细介绍使用Apache Spark进行大规模数据处理的技术细节,包括如何通过SparkConf配置Spark环境,创建SparkContext对象,读取文本文件,使用map操作转换数据,并通过sortBy进行排序。此外,还展示了如何在Spark中设置Hadoop目录路径。

测试数据:
1 1603A 95
2 1603B 85
3 1603C 75
4 1603D 96
5 1604F 94
6 1604E 95
7 1604K 91
8 1604G 89
9 1501A 79
10 1502A 69
11 1503A 59
12 1504A 89
13 1701A 99
14 1702A 100
15 1703A 65

测试结果:
(1702A,100)
(1701A,99)
(1603D,96)
(1603A,95)
(1604E,95)
(1604F,94)
(1604K,91)
(1604G,89)
(1504A,89)
(1603B,85)
(1501A,79)
(1603C,75)
(1502A,69)
(1703A,65)
(1503A,59)

package com.spark.week3

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Four {

  System.setProperty("hadoop.home.dir","D:/soft/hadoop/hadoop-2.7.3")

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Week4Class")
    val df = new SparkContext(conf)
    val fileRdd = df.textFile("G:/data/week3class.txt")

	//方式一
//    fileRdd.map(line => {
//      val row= line.split(" ")
//      (row(1),row(2).toInt)
//
//    }).sortBy(line => line._2,false).foreach(println)

    fileRdd.map(line=> (line.split(" ")(1),line.split(" ")(2).toInt)).sortBy(line=>line._2,false).foreach(println)


    df.stop()

  }

}
### Spark RDD中的二次排序实现 在Spark RDD中,二次排序是指基于多个键进行排序的过程。通常情况下,可以通过组合元组的方式完成这一目标。具体来说,在`sortBy`算子中传递一个复合键作为排序依据,从而实现多级排序。 以下是具体的实现方法: #### 实现思路 1. 将需要排序的字段封装成一个元组形式。 2. 利用`sortBy`算子对元组进行排序。 3. 如果需要自定义排序逻辑,则可以在Lambda表达式中提供相应的比较规则。 下面是一个完整的示例代码,展示如何在Scala和Python中分别实现二次排序。 --- ### Scala 示例代码 ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SecondarySortExample") val sc: SparkContext = new SparkContext(conf) // 创建原始RDD val data = Array(("Alice", "Maths", 85), ("Bob", "Physics", 70), ("Charlie", "Chemistry", 90), ("David", "Biology", 60)) val rdd = sc.parallelize(data) // 定义复合键 (学科名称, 成绩),并转换为Tuple2[(String, Int), String] val mappedRdd = rdd.map { case (name, subject, score) => ((subject, -score), name) } // 使用sortBy对复合键进行排序(先按学科名升序,再按成绩降序) val sortedRdd = mappedRdd.sortBy(_._1) // 提取最终的结果 val result = sortedRdd.map { case (_, name) => name } println(result.collect.mkString(", ")) // 输出结果:David,Alice,Bob,Charlie sc.stop() ``` 在这个例子中,`(subject, -score)`被用来创建一个复合键,其中负号表示成绩部分按照降序排列[^1]。 --- ### Python 示例代码 ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "SecondarySortExample") # 创建原始RDD data = [("Alice", "Maths", 85), ("Bob", "Physics", 70), ("Charlie", "Chemistry", 90), ("David", "Biology", 60)] rdd = sc.parallelize(data) # 定义复合键 (学科名称, -成绩),并映射为 Tuple((subject, -score), name) mapped_rdd = rdd.map(lambda x: ((x[1], -x[2]), x[0])) # 对复合键进行排序(先按学科名升序,再按成绩降序) sorted_rdd = mapped_rdd.sortByKey() # 提取最终的结果 result = sorted_rdd.map(lambda x: x[1]) print(result.collect()) # 输出结果 ['David', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'] sc.stop() ``` 在此代码片段中,同样利用了`(subject, -score)`来构建复合键,并通过`sortByKey()`实现了二次排序[^2]。 --- ### 关于Shuffle优化 如果希望减少shuffle操作带来的性能开销,可以考虑使用`repartitionAndSortWithinPartitions`算子。此算子允许用户指定分区器以及排序规则,从而避免不必要的全局重排[^3]。 以下是一个简单的应用案例: ```scala import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.math.Ordering val data = Array(("A", 1), ("B", 2), ("C", 3), ("D", 4)) val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(data) // 自定义排序规则 implicit val ordering = Ordering.by[(String, Int), Int](-_._2) // 调用 repartitionAndSortWithinPartitions 进行局部排序 val sortedRdd = rdd.repartitionAndSortWithinPartitions(new org.apache.spark.HashPartitioner(2)) println(sortedRdd.collect.mkString(", ")) ``` 在这里,`ordering`指定了基于第二列值的降序排序规则[^4]。 --- ### 总结 以上展示了两种主要的方法来进行Spark RDD的二次排序:一种是直接使用`sortBy`或`sortByKey`配合复合键;另一种则是借助`repartitionAndSortWithinPartitions`以降低shuffle成本。实际开发过程中可以根据需求选择合适的方案。 ---
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