spark对出现次数进行降序排序

在Spark中，可以使用RDD的`sortBy`方法对出现次数进行降序排序。具体操作如下：

假设有一个名为`item_count`的RDD，其中每个元素都是一个二元组，第一个元素为商品ID，第二个元素为该商品出现的次数。我们希望按照出现次数降序排序，代码如下：

sorted_item_count = item_count.sortBy(lambda x: x[1], False)

上述代码中，`sortBy`方法接收一个函数作为参数，用于指定排序规则。在这里，我们使用`lambda x: x[1]`表示按照元组的第二个元素（即出现次数）进行排序，`False`表示降序排序。

排序后得到的`sorted_item_count`仍然是一个RDD，每个元素仍然是一个二元组，按照出现次数降序排列。

相关问题

java,spark算子对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数; 按照每个单词出现次数的数量，降序排序。

下面是Java代码实现，使用Spark框架中的RDD来进行文本文件的读取和处理：

import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建 SparkContext
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[*]", "WordCount");

        // 读取文本文件
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("input.txt");

        // 将每行文本拆分为单词
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());

        // 对单词进行计数
        JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
                .reduceByKey((x, y) -> x + y);

        // 按照单词出现次数的数量进行降序排序
        JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(tuple -> tuple._2, false);

        // 输出结果
        sortedWordCounts.collect().forEach(System.out::println);

        // 关闭 SparkContext
        sc.stop();
    }
}

以上代码中，假设文本文件的路径为`input.txt`。首先使用`JavaSparkContext`创建SparkContext对象，然后使用`textFile`方法读取文本文件，得到一个包含每行文本的RDD对象`lines`。接着使用`flatMap`方法将每行文本拆分为单词，并得到一个包含所有单词的RDD对象`words`。使用`mapToPair`方法将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词本身，值为1，然后使用`reduceByKey`方法对相同键的值进行累加，得到一个包含每个单词出现次数的RDD对象`wordCounts`。最后使用`sortBy`方法对`wordCounts`进行降序排序，得到一个包含每个单词及其出现次数的元组的RDD对象`sortedWordCounts`，并将结果输出到控制台。最后使用`stop`方法关闭SparkContext对象。

任务描述 本关任务：使用 Spark Core 知识编写一个词频统计程序。 编程要求 请仔细阅读右侧代码，根据方法内的提示，在Begin - End区域内进行代码补充，具体任务如下： 对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。 按照每个单词出现次数的数量，降序排序。 文本文件内容如下： hello java hello python java hello python python hello flink scala scala scala scala scala 说明：单词与单词之间以空格进行分割。 测试说明 补充完代码后，点击测评，平台会对你编写的代码进行测试，当你的结果与预期输出一致时，即为通过。 测试输入：无 预期输出： (scala,5) (hello,4) (python,3) (java,2) (flink,1)

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile("file:///root/data/wordcount.txt")
    val words = input.flatMap(line => line.split(" "))
    val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
    val sortedCounts = counts.map(item => item.swap).sortByKey(false).map(item => item.swap)
    val top5 = sortedCounts.take(5)

    top5.foreach(item => println(item))
  }
  // Begin
  // 补充代码
  // 对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。
  // 按照每个单词出现次数的数量，降序排序。
  // End
}

补充代码如下：

val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
val sortedCounts = counts.map(item => item.swap).sortByKey(false).map(item => item.swap)

解释：

1. 首先对每个单词进行计数，得到一个元组 (word, count)。

2. 接着将元组中的 key 和 value 交换位置，即得到 (count, word) 的元组。

3. 对 (count, word) 的元组按照 count 进行降序排序。

4. 最后再将 (count, word) 的元组中的 key 和 value 交换位置，得到 (word, count) 的元组，即为按照单词出现次数降序排列的结果。