spark order by 如何优化? row_number性能太差了

有几种方法可以优化Spark中的order by操作，以避免使用row_number时性能太差的问题：

1. 分区排序：将数据按照键值范围划分为多个分区，对每个分区内的数据进行排序，最后将分区合并并按照键值排序。这种方法可以减少数据移动和排序的开销，提高排序的效率。

2. 采样排序：对数据集进行采样，根据采样结果估计每个键值的分布情况，并将数据分为若干个桶。对每个桶内的数据进行排序，最后将各个桶合并并按照键值排序。这种方法可以减少数据移动和排序的开销，提高排序的效率。

3. 基于索引的排序：如果数据集已经按照某个键值建立了索引，可以直接使用该索引进行排序，避免全局排序的开销。这种方法需要先建立索引，并且不能处理所有类型的排序。

4. 数据倾斜处理：如果数据集中某些键值的数据量过大，会导致排序时这些键值的数据在同一个分区内，从而使该分区的数据量过大，排序效率低下。可以采用数据倾斜处理方法，将数据集中某些键值的数据散布到多个分区上，从而平衡各个分区的数据量，提高排序效率。

综上所述，针对不同的场景，可以采用不同的排序优化方法来提高Spark的排序性能。

相关问题

spark row_number

在 Spark 中，可以使用窗口函数和 `row_number()` 函数来为每行分配一个唯一的序号。下面是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例数据集
data = [("Alice", 25),
        ("Bob", 30),
        ("Charlie", 35),
        ("Dave", 40)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 创建窗口规范
windowSpec = Window.orderBy("Age")

# 使用 row_number() 函数为每行分配序号
df.withColumn("RowNumber", row_number().over(windowSpec)).show()

运行以上代码后，你会得到以下输出结果：

+-------+---+---------+
|   Name|Age|RowNumber|
+-------+---+---------+
|  Alice| 25|        1|
|    Bob| 30|        2|
|Charlie| 35|        3|
|   Dave| 40|        4|
+-------+---+---------+

可以看到，在新添加的 `RowNumber` 列中，每行都被分配了一个唯一的序号。该序号是根据 `Age` 列进行排序得到的。

df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)))

这是一个使用Spark DataFrame API进行数据分析时的代码片段，它的功能是为DataFrame添加一个名为ranking_column的列，该列包含按照order_by_columns指定的列进行排序后，每个key_columns指定的组内行的排名。具体来说，它使用窗口函数row_number()，该函数在每个窗口内为每一行分配一个唯一的整数排名，然后将该排名存储在名为ranking_column的新列中。其中，Window.partitionBy(key_columns)指定了窗口分区的键值，也就是说，它将DataFrame按照key_columns指定的列进行分组；orderBy(order_by_columns)指定了按照哪些列进行排序。