spark sortby 按照时间排序
时间: 2023-11-08 17:31:34 浏览: 58
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。