Spark排序之SortBy

咱们这就来了解一下Spark排序之SortBy吧！小编给大家传授一些技巧和实践经验，让大家跃跃欲试吧！

首先，我们来回顾一下什么是排序，排序就是按照一定规则将数据进行排列的过程，给我们带来了很多便利。在Spark中，我们可以使用sortBy函数对数据进行排序，sortBy函数会根据指定的key进行排序，按升序排序（默认）或降序排序。sortBy函数的定义如下：

```

def sortBy[K](

f: (T) => K, //排序的key

ascending: Boolean = true,//升序还是降序排序，默认为升序排序

numPartitions: Int = this.partitions.length)

(implicit ord: Ordering[K], ct: ClassTag[K]): RDD[T]

```

那么sortBy函数的使用方法是怎样的呢？

代码示例：

```scala

val rdd = sc.parallelize(Array(5,2,8,4,1,8))

val sortedRdd = rdd.sortBy(x => x, false)

sortedRdd.foreach(println)

```

我们将一个数字的RDD进行降序排序，并将排序后的结果打印出来。其中，参数x => x表示按照数字大小进行排序，false表示降序排序。

好了，接下来我们就来详细分析一下sortBy函数的参数：

1. f: (T) => K

这个参数表示排序的key，我们可以根据自己的需求来定义。例如，如果我们想按照人的年龄进行排序，我们可以将年龄作为key。这个参数的类型为(T) => K，T和K分别为泛型，T表示RDD中的元素类型，K表示排序的key类型。返回类型为K。

2. ascending: Boolean = true

这个参数表示升序还是降序排序，默认为升序排序。如果想进行降序排序，将这个参数设置为false即可。

3. numPartitions: Int = this.partitions.length

表示分区数，默认为RDD的分区数。

4. implicit ord: Ordering[K], ct: ClassTag[K]

这个参数是隐式参数，表示排序key的排序方式和class tag。

说了这么多，我们还需要知道一个问题：sortBy对于大数据量的处理会不会出现问题呢？

实测结果表明，sortBy无法处理大数据量的情况。因为sortBy是将数据全部加载到内存中进行排序，对于大数据集的排序，要么会导致内存不足，要么会使得任务执行时间极长。

所以，在处理大数据集的时候，我们需要使用Spark中的外部排序。

代码示例：

```scala

val rdd = sc.parallelize(Array(5,2,8,4,1,8), 3)

val sortedRdd = rdd.sortBy(x => x, false, 2)

sortedRdd.foreach(println)

```

上面的代码中，我们将并行度设置为3，分区个数是3。同时，我们将numPartitions设置为2。这个操作的含义是，将数据首先进行shuffle，然后按照key进行排序，最后将排序后的数据进行merge。

由于外部排序的复杂度比内部排序高，因此使用外部排序所需要的时间和内存空间比内部排序多得多，外部排序的执行时间和内存使用量都比较高。

总的来说，Spark中的SortBy函数是非常实用且方便的。只要自定义合适的key，可以轻松实现排序功能。但是要注意处理大数据集的时候不要使用内部排序，可以使用Spark中提供的外部排序方法。 www.0574web.net 宁波海美seo网络优化公司 是网页设计制作，网站优化，企业关键词排名，网络营销知识和开发爱好者的一站式目的地，提供丰富的信息、资源和工具来帮助用户创建令人惊叹的实用网站。 该平台致力于提供实用、相关和最新的内容，这使其成为初学者和经验丰富的专业人士的宝贵资源。