spark sql 升序排序

在Spark SQL中，可以使用orderBy函数对DataFrame进行升序排序。具体的使用方法如下：

1. 首先，导入相关的包并定义样例类，例如：

   import org.apache.spark.sql.functions._
   case class Student(班级: Int, 学号: Int, 成绩: Int)

2. 然后，将RDD转换成DataFrame，可以使用`import spark.implicits._`来支持转换操作。

3. 使用orderBy函数对DataFrame进行排序，例如：

   val sortedDF = df.orderBy("成绩")

其中，orderBy函数的参数可以是一个或多个列名，表示按照这些列进行排序。默认情况下，orderBy函数会按照升序进行排序。

请注意，以上是一种常见的使用方法，具体的代码实现可能会根据实际情况有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Spark SQL案例：分组排行榜](https://blog.csdn.net/m0_67806453/article/details/125346520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Spark SQL作业统计并输出前十名学生成绩并排序](https://blog.csdn.net/qq_62127918/article/details/130426849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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