spark sortby和orderby

Spark中的sort by和order by是用于对数据进行排序的操作。sort by是将数据放到多个reduce里面进行排序，排序后每一个reduce里面的数据是有序的，但是全部数据不一定有序。如果reduce个数为1，此时全部数据有序，等价于order by操作。当需要对全部数据排序时，可以先使用sort by局部排序（sort by可以设置reduce个数），然后再使用order by排序，将会大大提高效率。\[1\]

Spark采用的排序方法是TIMSort，它是归并排序的优化版，并且在小数据量时切换为binarySort来提升效率。无论是TimSort还是binarySort都是排序稳定的，因此不应该出现多次结果不一致的情况。在Spark的代码中，可以追踪到ShuffleInMemorySorter类中的insertRecord方法，该方法用于将记录插入到排序器中。\[2\]

另外，Spark中还有其他与排序相关的操作，如group by、distribute by和order by。group by将相同的key放到同一个reduce中，但后面必须跟聚合操作；distribute by和group by的作用类似，都是将key值相同的数据放到同一个reduce中；而order by是全局排序，而sort by是局部排序，当sort by中reduce为1时，等价于order by。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Hive】sort by、order by、 distribute by、 group by 、cluster by区别](https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/108979573)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [避坑:Spark Sql的Order By排序是不稳定的](https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/121072103)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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