spark中的sortBy用法
时间: 2023-09-29 21:06:54 浏览: 45
在Spark中,`sortBy`是一个对RDD进行排序的操作,它可以按照指定的排序键对RDD中的元素进行排序。
`sortBy`的使用方法如下:
```python
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x, ascending=True, numPartitions=None)
```
其中,`x`是排序键,`ascending`表示是否升序排列,默认为True,`numPartitions`表示分区数。
下面是一个例子:
```python
rdd = sc.parallelize([5, 1, 3, 2, 4])
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x)
print(sorted_rdd.collect())
```
输出结果为:
```
[1, 2, 3, 4, 5]
```
在这个例子中,我们首先创建了一个RDD,然后使用`sortBy`按照元素的大小进行排序,最后输出了排序后的结果。
注意,`sortBy`操作会返回一个新的RDD,原始的RDD并不会被修改。
相关问题
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 ]
spark中sortByKey用法
在Spark中,`sortByKey()`是用于对键值对RDD进行排序的函数,其中按照键进行排序。可以通过`ascending`参数来指定排序的顺序,如果为true则表示升序排序,为false则表示降序排序。下面是一个简单的示例:
```python
# 创建一个键值对RDD
rdd = sc.parallelize([(1, 'a'), (4, 'd'), (2, 'b'), (3, 'c')])
# 按照键进行升序排序
sorted_rdd = rdd.sortByKey(ascending=True)
# 输出排序后的结果
sorted_rdd.foreach(print)
```
输出结果为:
```
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')
(4, 'd')
```
需要注意的是,`sortByKey()`函数会返回一个新的RDD,而不会修改原始的RDD。如果要对原始的RDD进行排序,则需要使用`sortBy()`函数。