1.基础排序算法

sc.textFile("/data/putfile.txt").flatMap(_.split(" ")).map(word=>(word,)).reduceByKey(_+_,).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1)).collect
//key value交换
sc.setLogLevel("WARN")

2.二次排序算法

所谓二次排序就是指排序的时候考虑两个维度(有可能10次排序)
Java版本

package com.dt.java.spark;

import akka.util.HashCode;
import scala.math.Ordered; import java.io.Serializable; //实现Ordered接口(scala的)
public class SecondarySort implements Ordered<SecondarySort>,Serializable {
//自定义二次排序的key
private int first;
private int second; public int getFirst() {
return first;
} public void setFirst(int first) {
this.first = first;
} public int getSecond() {
return second;
} public void setSecond(int second) {
this.second = second;
} public SecondarySort(int first,int second)
{
this.first =first;
this.second=second;
} @Override
public int compare(SecondarySort that) {
if (this.first - that.getFirst()!=)
{
return this.first - that.getFirst();
}else
{
return this.second - that.getSecond();
} } @Override
public boolean $less(SecondarySort that) {
if(this.first < that.getFirst())
{
return true;
}else if(this.first == that.getFirst() && this.second < that.getSecond())
{
return true;
}
return false;
} @Override
public boolean $greater(SecondarySort that) { if(this.first > that.getFirst()){
return true;
}else if(this.first == that.getFirst() && this.second > that.second)
{
return true;
}
return false;
} @Override
public boolean $less$eq(SecondarySort that) {
if(this.$less(that)){
return true;
}else if(this.first == that.getFirst() && this.second == that.second)
{
return true;
}
return false;
} @Override
public boolean $greater$eq(SecondarySort that) {
if(this.$greater(that))
{
return true;
}else if(this.first == that.getFirst() && this.second == that.getSecond())
{
return true;
}
return false;
} @Override
public int compareTo(SecondarySort that) {
if (this.first - that.getFirst()!=)
{
return this.first - that.getFirst();
}else
{
return this.second - that.getSecond();
}
} @Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; SecondarySort that = (SecondarySort) o; if (first != that.first) return false;
return second == that.second; } @Override
public int hashCode() {
int result = first;
result = * result + second;
return result;
}
}
package com.dt.java.spark;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2; //二次排序,具体实现步骤
//第一步:按照Ordered和Serrializable接口实现自定义排序的Key
//第二步:将要进行二次排序的文件加载进来生成《key,value》类型的RDD
//第三步:使用sortByKey基于自定义的Key进行二次排序
//第四步:去除掉排序的key,,只保留排序结果
public class SecondarySortApp {
public static void main(String[] args){ SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SecondarySortApp").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD lines = sc.textFile("D:\\JavaWorkspaces\\sparkproject\\sparktest.txt"); JavaPairRDD,String> pairs = lines.mapToPair(new PairFunction, SecondarySort, String>() {
@Override
public Tuple2, String> call(String line) throws Exception {
String[] splited = line.split(" ");
SecondarySort key = new SecondarySort(Integer.valueOf(splited[]),Integer.valueOf(splited[]));
return new Tuple2, String>(key,line);
}
}
); JavaPairRDD,String> sorted = pairs.sortByKey();//完成二次排序
//过滤掉排序后自定的key,保留排序的结果
JavaRDD secondarysorted = sorted.map(new Function, String>, String>() {
@Override
public String call(Tuple2, String> sortedContent) throws Exception {
return sortedContent._2();
}
}
);
//
secondarysorted.foreach(new VoidFunction() {
@Override
public void call(String sorted) throws Exception {
System.out.println(sorted);
}
});
}
}//生成默认的构造器

Scala版本

package com.dt.scala.spark

class SecondarySort(val first:Int, val second:Int) extends Ordered[SecondarySort] with Serializable{
override def compare(that: SecondarySort): Int = {
if(this.first - that.first != )
{
this.first - that.first
}else {
this.second - that.second
} }
}
package com.dt.scala.spark

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

object SecondarySortApp {
def main (args: Array[String]) {
//第一步;创建spark的配置对象sparkconf val conf = new SparkConf()//创建sparkconf对象
conf.setAppName("SecondarySortApp")//设置应用程序的名称
conf.setMaster("local")//设置本地运行 //创建sparkcontext对象,sparkcontext是程序的唯一入口 val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.textFile("D:\\JavaWorkspaces\\sparkproject\\sparktest.txt") val pairWithSortkey = lines.map(line =>(
new SecondarySort( line.split(" ")().toInt,line.split(" ")().toInt),line
)) val sorted = pairWithSortkey.sortByKey(false) val sortedResult = sorted.map(sortedline => sortedline._2)
sortedResult.collect.foreach(println)
}
}

Spark基础排序+二次排序(java+scala)的更多相关文章

  1. spark基础知识二

    主要围绕spark的底层核心抽象RDD进行理解.主要包括以下几个方面 RDD弹性分布式数据集的概念 RDD弹性分布式数据集的五大属性 RDD弹性分布式数据集的算子操作分类 RDD弹性分布式数据集的算子 ...

  2. Java基础(二十七)Java IO(4)字符流(Character Stream)

    字符流用于处理字符数据的读取和写入,它以字符为单位. 一.Reader类与Writer类 1.Reader类是所有字符输入流的父类,它定义了操作字符输入流的各种方法. 2.Writer类是所有字符输出 ...

  3. 夯实Java基础(二十一)——Java反射机制

    1.反射机制概述 Java反射机制是指程序在运行状态中,对于任何一个类,我们都能够知道这个类的所有属性和方法(包括private.protected等).对于任何一个对象,我们都能够对它的属性和方法进 ...

  4. 夯实Java基础(二十)——JAVA正则表达式

    1.为什么要用正则表达式 首先我们先来做一道题目:判断一个字符串是否由数字组成.代码示例如下: public class Test { public static void main(String[] ...

  5. java 基础(二) 搭建Java编译环境(linux系统)

    jdk安装配置 首先下载JDK和JRE,这里你的需要看看你的Linux系统是多少位的,比如我的是64位的:下载JDK并指定到Download目录,JRE同样操作:解压并且配置环境: tar -zxvf ...

  6. 分别使用Hadoop和Spark实现二次排序

    零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识, ...

  7. Spark实现二次排序

    一.代码实现 package big.data.analyse.scala.secondsort import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org. ...

  8. Haoop MapReduce 的Partition和reduce端的二次排序

    先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 20140101 ...

  9. spark函数sortByKey实现二次排序

    最近在项目中遇到二次排序的需求,和平常开发spark的application一样,开始查看API,编码,调试,验证结果.由于之前对spark的API使用过,知道API中的sortByKey()可以自定 ...

随机推荐

  1. IE,Chrome滚动条样式CSS

    <style type="text/css"> *{ scrollbar-face-color:#F3F3F3; /*面子*/ scrollbar-arrow-colo ...

  2. 小知识:如何解压cpio.gz文件

    第一种方法: zcat xxxx.cpio.gz | cpio -idmv 第二种方法 :第一步: gunzip xxxx.cpio.gz第二步:cpio -idmv < xxxx.cpio # ...

  3. [SQL]sql语句中charindex的用法

    假如你写过很多程序,你可能偶尔会碰到要确定字符或字符窜串否包含在一段文字中,在这篇文章中,我将讨论使用CHARINDEX和PATINDEX函数来搜索文字列和字符串.我将告诉你这两个函数是如何运转的,解 ...

  4. (easy)LeetCode 257.Binary Tree Paths

    Given a binary tree, return all root-to-leaf paths. For example, given the following binary tree: 1 ...

  5. 最大子序列和(O(n))

    下面介绍一个线性的算法,这个算法是许多聪明算法的典型:运行时间是明显的,但是正确性则很不明显(不容易理解). //线性的算法O(N) long maxSubSum4(const vector<i ...

  6. Hdfs增量导入小文件合并的思路

    1.使用mr进行合并 2.使用getmerge 将文件拉取到本地,再上传到hdfs,注意nl参数 3.使用appendToFile 4.使用hadoop提供的打包压缩技术 Usage: hadoop ...

  7. 论java虚拟类和接口的区别

    如题:Abstract使数据成员虚拟化,而Interface则使方法成员虚拟化.

  8. How to Release the Temp LOB Space and Avoid Hitting ORA-1652 (文档 ID 802897.1)

    APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 8.1.5.0 and laterInformation in this docu ...

  9. jdk线程常见面试题

    请编写一个多线程程序,实现两个线程,其中一个线程完成对某个对象int成员变量的增加操作,即每次加1,另一个线程完成对该对象成员变量的减操作,即每次减1,同时要保证该变量的值不会小于0,不会大于1,该变 ...

  10. DP小乐乐化妆品

    Hrbust1814 http://acm.hrbust.edu.cn/index.php?m=ProblemSet&a=showProblem&problem_id=1814 #in ...