sparksql orderby降序排列

在 Spark SQL 中，你可以使用 `ORDER BY` 子句来对查询结果进行排序，同时使用 `DESC` 关键字来指定降序排列。以下是一个示例：

SELECT * FROM my_table ORDER BY column_name DESC;

其中，`my_table` 是你要查询的表名，`column_name` 是你要按照其进行排序的列名。如果你想要升序排列，则可以省略 `DESC` 关键字或使用 `ASC` 关键字。

相关问题

sparksql orderby用法

### SparkSQL `ORDER BY` 语句使用教程

在 SparkSQL 中，`ORDER BY` 子句用于对查询结果集按照一列或多列进行排序。可以指定升序 (`ASC`) 或降序 (`DESC`) 排序方式。

#### 基本语法

SELECT column1, column2...
FROM table_name
ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC];

当仅指定列名而未明确指出顺序时，默认采用升序排列[^1]。

#### 单列排序实例
假设存在名为 `employees` 的表格，其中包含员工姓名和工资字段，则可以通过如下 SQL 查询按薪资高低获取所有记录：

SELECT name, salary FROM employees ORDER BY salary DESC;

上述命令会返回一份列表，展示每位雇员的名字及其对应的薪酬水平，并依据后者由高到低安排次序。

#### 多列排序示例
如果希望先基于部门编号再根据入职日期来整理数据，可执行下面这条指令：

SELECT dept_id, hire_date, employee_name 
FROM staff_records 
ORDER BY dept_id ASC, hire_date DESC;

这里的结果先是依照部门 ID 进行正向排序，在相同部门内则按照雇佣时间逆序展现职员信息。

用sparkSQL进行编程，完成以下要求，读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。筛选出口味评分大于7分的数据。统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列。

好的，以下是代码实现：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("restaurant").getOrCreate()

# 读取CSV数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/restaurant.csv")

# 删除最后两列为空的列
df = df.dropna(subset=["last_column_name", "second_last_column_name"])

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 筛选出口味评分大于7分的数据
df = df.filter(df.taste_score > 7)

# 统计各类别餐饮店点评数
count_by_category = df.groupBy("category").count()

# 按降序排列
count_by_category = count_by_category.orderBy(desc("count"))

# 展示结果
count_by_category.show()

请将代码中的 `path/to/restaurant.csv` 替换为实际的数据文件路径。