Spark排序之SortBy

sortBy函数源码：接收三个参数，第一个参数必须，第二个和第三个参数非必要

def sortBy[K](  

     f: (T) => K,  

     ascending: Boolean = true,  

     numPartitions: Int = this.partitions.length)  

     (implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T] = withScope {  

this.keyBy[K](f)  

       .sortByKey(ascending, numPartitions)  

       .values  

 } 

1、例子1：按照value进行降序排序

package com.test.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * @author admin
  * SortBy是SortByKey的增强版
  * 按照value进行排序
  */
object SparkSortByApplication {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SortSecond").setMaster("local[1]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val datas = sc.parallelize(Array(("cc",12),("bb",32),("cc",22),("aa",18),("bb",16),("dd",16),("ee",54),("cc",1),("ff",13),("gg",32),("bb",4)))
    // 统计key出现的次数
    val counts = datas.reduceByKey(_+_)
    // 按照value进行降序排序
    val sorts = counts.sortBy(_._2,false)
    sorts.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
  
}

 输出结果：

(ee,54)
(bb,52)
(cc,35)
(gg,32)
(aa,18)
(dd,16)
(ff,13)

2、例子2：先按照第一个元素升序排序，如果第一个元素相同，再进行第三个元素进行升序排序

package com.sudiyi.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * @author xubiao
  * SortBy是SortByKey的增强版
  * 先按照第一个，再按照第三个元素进行升序排序
  */
object SparkSortByApplication {

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

    val conf = new SparkConf().setAppName("SortSecond").setMaster("local[1]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val arr = Array((1, 6, 3), (2, 3, 3), (1, 1, 2), (1, 3, 5), (2, 1, 2))
    val datas2 = sc.parallelize(arr)
    val sorts2 = datas2.sortBy(e => (e._1,e._2))
    sorts2.collect().foreach(println)

    sc.stop()

  }

}

 输出结果：

(1,1,2)
(1,3,5)
(1,6,3)
(2,1,2)
(2,3,3)