spark order by

`ORDER BY` 是 Spark SQL 中的关键字，用于对数据进行排序。它的语法格式如下：

SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name [ASC | DESC];

其中，`table_name` 是需要排序的表名，`column_name` 是需要排序的列名，`ASC` 表示升序排列（默认值），`DESC` 表示降序排列。

例如，如果我们有一个表 `employee`，其中包含 `name` 和 `salary` 两列，我们可以使用以下语句按照 `salary` 列对数据进行升序排序：

SELECT * FROM employee ORDER BY salary;

如果需要按照 `salary` 列进行降序排序，可以使用以下语句：

SELECT * FROM employee ORDER BY salary DESC;

相关问题

spark order by 优化

在 Spark 中，Order By 是一个非常常见的操作，它将数据按照指定的列进行排序。然而，Order By 操作可能会导致性能问题，特别是在处理大规模数据时。为了优化 Order By 操作，可以考虑以下几点：

1. 尽量避免使用全局 Order By 操作，因为它需要在所有分区中收集数据并进行排序，这会消耗大量的资源和时间。如果可能的话，可以尝试使用局部 Order By 操作，将数据分区后在每个分区内进行排序。

2. 避免使用默认排序算法，因为它可能会导致数据倾斜和内存溢出等问题。可以使用 Spark 自带的 Tungsten 排序算法或者自定义排序算法来优化排序效率。

3. 如果数据可以被分区，可以尝试使用分桶（Bucketing）来优化排序。分桶将数据按照指定列的值分成若干桶，每个桶内数据的值相近，这样可以减少排序的数据量。

4. 如果需要进行多个 Order By 操作，可以考虑使用 Sort Merge Join 操作将多个排序操作合并为一个操作，这样可以减少排序的次数和数据量。

5. 使用适当的缓存策略，将经常使用的数据缓存到内存中，避免重复计算和数据读取操作。

总之，要优化 Order By 操作需要综合考虑数据量、数据倾斜度、排序算法、分区方式、缓存策略等因素，并根据具体情况进行优化。

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]
[ .reference_list ]