spark中rdd算子按值排成降序

可以使用`sortBy`算子对RDD进行降序排列。例如，假设有一个RDD `rdd`，其中每个元素为`(key, value)`对，可以按下列方式对其进行降序排列：

sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[1], False)

其中`lambda x: x[1]`是一个函数，表示按元素中的第二个元素（即value）进行排序；`False`表示降序排列。排序后的结果将存储在`sorted_rdd`中。

相关问题

spark的RDD算子

Spark（Scala编程语言创建的大规模数据处理框架）的核心数据结构是弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Dataset）。在Spark中，RDD算子（Operators）是一系列可以应用于RDD的函数，它们负责执行任务并生成新的RDD，实现了数据的高效并行处理。以下是几种主要类型的RDD算子：

1. **基础算子**：
- `map`: 应用一个函数到每个元素上，返回一个新的RDD。
- `filter`: 选择满足特定条件的元素，返回一个新的RDD。
- `flatMap`: 对每个元素应用一个函数，然后展开结果，相当于`map`之后再`flatten`。
- `reduceByKey` 和 `aggregateByKey`: 分组数据并进行累积操作，如求和、平均等。

2. **转换算子**：
- `groupByKey` 和 `cogroup`: 将数据分组并返回键及其对应的列表。
- `join` 和 `leftOuterJoin`, `rightOuterJoin`, `fullOuterJoin`: 按照键进行连接，可以选择不同类型的数据匹配。
- `union`, `subtract`, `intersection`: 结合、排除和取交两个RDD。

3. **动作算子**：
- `count`: 计算RDD中元素的数量。
- `collect` 和 `take`: 将整个RDD收集到内存，用于查看数据。
- `saveAsTextFile` 或 `write` (如Parquet, JSON): 将结果保存到磁盘或特定格式的文件中。

4. **分区算子**：
- `repartition`: 改变RDD的分区数，提高后续操作的性能。
- `coalesce`: 合并部分分区，减少网络通信。

5. **特殊算子**：
- `sortByKey` 和 `top/k`: 根据键值排序，或返回前k个元素。
- `sample`: 随机抽样数据。

这些算子都是无状态的，即不会记住之前的操作，适合大规模并行处理。每个算子都在分布式环境中执行，充分利用集群资源。Spark的API设计鼓励用户采用懒惰计算（lazy evaluation），只有当结果被需要时才会真正触发计算，这种延迟执行有助于优化性能和资源利用。

10. Spark中RDD算子运算记录的顺序是（ ）；执行顺序是（ ）。

RDD算子运算记录的顺序是**懒执行（lazy evaluation）**，即只有在遇到一个**action算子**时才会执行之前的所有**transformation算子**。而执行顺序则是**依赖关系（dependency）**，即一个RDD的计算需要依赖于其父RDD的计算结果，所以父RDD会先于子RDD计算。