1.sortByKey() 功能: 返回一个根据键排序的RDD 示例 val list = List(("a",3),("b",2),("c",1)) val pairRdd = sc.parallelize(list) pairRdd.sortByKey().collect.foreach(println) 结果 (a,3) (b,2) (c,1) 如果我们想逆向排序,就在后边加上false参数. pairRdd.sortByKey(false

//统计单词top10def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("tst").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //wc val res = sc.textFile("D:\\test\\spark\\urlCount").flatMap(_.split(&qu

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, num

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

1)在win7下使用spark shell运行spark程序,通过以下形式读取文件时 sc.sequenceFile[Int,String]("./sparkF") 偶尔会出现“Input path does not exist”,原因是没有使用“file:///”表示文件时本地文件系统上的文件,相对路径形式如下: sc.sequenceFile[Int,String]("file:///.\\sparkF") 不过,还可以使用绝对路径,更保险些. 2)在Ubunt

在RDD中默认的算子sortBy,sortByKey只能真的值类型数据升序或者降序 现需要对自定义对象进行自定义排序. 一组Person对象 /** * Person 样例类 * @param name * @param age */ case class Person1(name: String, age: Int) { override def toString = { "name: " + name + ",age: " + age } val list =

sortBy: var collection = ['John', 'Petteri', 'Antti', 'Joonas', 'Zhentian']; var sorted = _.sortBy(collection); //[ 'Antti', 'John', 'Joonas', 'Petteri', 'Zhentian' ] var collection = ['John', 'Petteri', 'Antti', 'Joonas', 'Zhentian']; var sorted = _

groupByKey,reduceByKey,sortByKey算子 视频教程: 1.优酷 2. YouTube 1.groupByKey groupByKey是对每个key进行合并操作,但只生成一个sequence,groupByKey本身不能自定义操作函数. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;

groupByKey把相同的key的数据分组到一个集合序列当中: [("hello",1), ("world",1), ("hello",1), ("fly",1), ("hello",1), ("world",1)] --> [("hello",(1,1,1)),("word",(1,1)),("fly",(1))] r

[Spark][Python]sortByKey 例子: [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat test02.txt00002 sku01000001 sku93300001 sku02200003 sku88800004 sku41100001 sku91200001 sku331[training@localhost ~]$ mydata001=sc.textFile("test02.txt")mydata002=mydata001.map(l

sortBy: sortBy[B](f: (A) ⇒ B)(implicit ord: math.Ordering[B]): List[A] 按照应用函数f之后产生的元素进行排序 sorted: sorted[B >: A](implicit ord: math.Ordering[B]): List[A] 按照元素自身进行排序 sortWith: sortWith(lt: (A, A) ⇒ Boolean): List[A] 使用自定义的比较函数进行排序,比较函数boolean 用法 <cod

sortByKey函数作用于Key-Value形式的RDD,并对Key进行排序. package com.test.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @author admin * SortByKey:sortByKey对于key是单个元素排序很简单, * 如果key是元组如(X1,X2,X3.....),它会先按照X1排序,若X1相同,则在根据X2排序,依次类推... */ object SparkSor

The difference between sort, sortBy, sortWith is that: 1. sort: take function as args. 2. sortBy: take prop as args. 3. sortWith: take array of funcs as args. const R = require('ramda'); const {sort, sortBy, sortWith, descend, prop, ascend} = R; cons

Scala中sortBy是以方法的形式存在的,并且是作用在Array或List集合排序上,并且这个sortBy默认只能升序,除非实现隐式转换或调用reverse方法才能实现降序,Spark中sortBy是算子,作用出发RDD中数据进行排序,默认是升序可以通过该算子的第二参数来实现降序排序的方式

import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import scala.T

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()可以自定义排序规则,通过实现自定义的排序规则来实现二次排序. 这里为了说明问题,举了一个简单的例子,key是由两部分组成的,我们这里按key的第一部分的降序排,key的第二部分升序排,具体如下: JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext

spark的combineByKey combineByKey的特点 combineByKey的强大之处,在于提供了三个函数操作来操作一个函数.第一个函数,是对元数据处理,从而获得一个键值对.第二个函数,是对键值键值对进行一对一的操作,即一个键值对对应一个输出,且这里是根据key进行整合.第三个函数是对key相同的键值对进行操作,有点像reduceByKey,但真正实现又有着很大的不同. 在Spark入门(五)--Spark的reduce和reduceByKey中,我们用reduce进行求平均值

分别观察一下集合与算子的sortBy()的参数列表 普通集合的sortBy() RDD算子的sortBy() 结论:普通集合的sortBy就没有false参数,也就是说只能默认的升序排. 如果需要对普通集合中的元素需要升序排怎么办? 如图所示,我这调用的sortby()是List集合的方法了,不是算子,所以不能加false参数指定降序排,只能默认的升序排了,但是用reverse()反转就能达到一样的效果. 或者使用takeRight()方法取后十个也一样,注意的是后十个也是按升序排的

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/39edcbb10b5076599c0e5609b7136b88.html SortBy--Transformation类算子 代码示例