Pyspark使用sortby算子进行二级排序代码实现

可以通过下面的代码实现 Pyspark 中的 sortby 算子进行二级排序：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
 
conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
data = [("John", 23, 80), ("Rob", 12, 75), ("Kia", 23, 90), ("Jen", 12, 85)]
rdd = sc.parallelize(data)
 
result = rdd.sortBy(lambda x: (x[1], x[2]))
 
print(result.collect())

这段代码使用了 SparkContext 创建了一个 Spark 应用程序，然后定义了一个包含姓名、年龄和分数的数据列表，使用 parallelize() 函数将数据转换为 RDD，然后使用 sortBy() 函数对 RDD 进行排序，以年龄和分数为排序依据。最后，通过 collect() 函数获取排序后的结果，并输出到控制台上。

相关问题

使用 java，scala，python三种语言实现spark的RDD的sortby算子的案例

可以使用以下的Python代码来实现Spark的RDD的sortby算子：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkContext实例
conf = SparkConf().setAppName("sortby example")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 创建一个RDD
data = [("spark", 2), ("hadoop", 6), ("pyspark", 1), ("pig", 3)]
rdd = sc.parallelize(data)

# 使用sortBy算子对RDD中的元素进行排序
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[1])

# 输出排序后的结果
result = sorted_rdd.collect()
for element in result:
    print(element)

此代码使用Python语言实现了Spark的RDD的sortby算子，对一个包含了一些字符串和整数的元组的RDD进行了排序，并输出了排序后的结果。