sortby和sortbykey比较
时间: 2023-04-26 15:01:48 浏览: 56
sortby和sortbykey都是用于对RDD进行排序的函数,但是它们有一些不同之处。
sortby是对整个元素进行排序,而sortbykey是对元素的key进行排序。因此,如果你需要对元素的value进行排序,那么你应该使用sortby,如果你需要对元素的key进行排序,那么你应该使用sortbykey。
另外,sortbykey只能用于对键值对RDD进行排序,而sortby可以用于对任何类型的RDD进行排序。
最后,sortby和sortbykey都是返回一个新的RDD,而不是在原有的RDD上进行修改。
相关问题
sortBy和sortByKey的区别
sortBy和sortByKey都是用于对RDD进行排序的函数,但它们的排序方式略有不同。sortBy是按照一个函数的返回值进行排序,而sortByKey是按照键值对中的键进行排序。因此,sortBy使用起来更加灵活,可以根据需要自定义排序函数,而sortByKey只能按照键进行排序。另外,sortByKey只能用于键值对形式的RDD,而sortBy可以用于任何类型的RDD。
spark sortby 按照时间排序
您好!如果您想使用`sortBy`函数按照时间排序,可以按照以下步骤操作:
1. 首先,将数据加载到一个RDD中。
2. 然后,使用`map`函数将时间字符串转换为时间戳,并以元组的形式返回时间戳和原始数据。
3. 最后,使用`sortBy`函数按照时间戳排序,并使用`map`函数将排序后的数据转换回原始数据格式。例如,以下是一份示例代码:
```
val rdd = sc.parallelize(Seq(
("2019-07-17 06:51:44", "data1"),
("2020-08-01 12:30:00", "data2"),
("2021-01-08 18:15:30", "data3")
))
val sortedRDD = rdd
.map{ case (timeString, data) => (java.sql.Timestamp.valueOf(timeString).getTime, (timeString, data)) }
.sortByKey()
.map{ case (timestamp, (timeString, data)) => (timeString, data) }
sortedRDD.foreach(println)
```
在上面的代码中,我们首先使用`parallelize`函数将数据加载到一个RDD中。然后,使用`map`函数将时间字符串转换为时间戳,并以元组的形式返回时间戳和原始数据。注意,我们使用`java.sql.Timestamp.valueOf`函数将时间字符串转换为`Timestamp`类型,并使用`getTime`函数获取时间戳。最后,使用`sortByKey`函数按照时间戳排序,并使用`map`函数将排序后的数据转换回原始数据格式。
请注意,上述代码中使用的是Scala API。如果您使用的是Java API,则可以使用`java.time.LocalDateTime.parse`函数将时间字符串转换为`LocalDateTime`类型,并使用`java.time.LocalDateTime.toEpochSecond`函数将其转换为时间戳。另外,如果您的数据量较大,建议使用`sortByKey`函数的变体`sortByKey(numPartitions: Int)`来进行分区排序,以提高性能。