用spark进行词频统计后的数据进行排序

进行词频统计后，可以按照词频从大到小对结果进行排序，可以采用以下方法：

1.使用Spark进行词频统计，得到每个单词的出现次数。

2.将词频统计结果转换成(key, value)对形式的RDD。

3.使用sortByKey()函数对(key, value)对进行排序，其中key为单词，value为单词出现次数。

4.使用collect()函数将排序后的结果收集到Driver端，生成一个列表。

5.遍历列表，输出每个单词和它的词频。

以下是一个基本的实现示例：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件
lines = sc.textFile("input.txt")

# 切分单词
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

# 计算词频
wordCounts = words.countByValue()

# 转换为(key, value)对的形式
wordCounts = sc.parallelize(wordCounts.items())

# 按照词频从大到小排序
sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(lambda x: x[1], False)

# 输出结果
for word, count in sortedWordCounts.collect():
    print("{}: {}".format(word, count))

sc.stop()

需要注意的是，sortBy()函数默认是按照key进行排序，因此需要在函数中指定按照value进行排序，这里使用lambda表达式实现。另外，由于sortBy()函数默认是升序排序，因此需要指定降序排序，这里使用False表示降序排序。