sparkSql中给温度排序

要在 Spark SQL 中对温度进行排序，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用 SparkSession 对象创建一个 DataFrame。您可以从文件、数据库或其他数据源中加载数据。

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("path/to/your/file.csv")

2. 然后，将温度列转换为数字类型（如果不是数字类型的话）。

import org.apache.spark.sql.functions._

val dfWithTemperature = df.withColumn("temperature", col("temperature").cast(DoubleType))

3. 接下来，使用 `orderBy` 方法按照温度列进行排序。

val sortedDF = dfWithTemperature.orderBy("temperature")

4. 最后，使用 `show` 方法显示排序后的结果。

sortedDF.show()

以上代码将按照温度列的升序显示排序后的结果。请将代码中的文件路径和列名替换为您实际的数据文件路径和温度列名。

如果您想按照降序排序，可以修改 `orderBy` 方法：

val sortedDF = dfWithTemperature.orderBy(desc("temperature"))

这样将按照温度列的降序显示排序后的结果。