Spark中排序的幾種方式

有如下的資料，我們需要對其進行排序，欄位的意思分別為：商品，**，數量

val rdd = sc.

parallelize
(list
("iphone5 1000 20"
,"iphone6 2000 50"
,"iphone7 2000 100"
,"iphone11 5000 50"
))

import org.apache.spark.

//匯入的
import com.bigdata.spark.utils.implicitaspect._
def main
(args: array[string]
): unit =).
sortby
(x=>
(x._2)
)//排序規則
//列印資料
product.
printinfo()
sc.stop()
}}

上面printinfo方法，是對rdd進行了增強的方法，**如下：

object implicitaspect 

class
richrdd
[t](rdd: rdd[t])}
}

繼承ordered類，重寫compare方法

序列化重寫tostring(可選，主要為了可以展示資料)

import com.bigdata.spark.utils.implicitaspect._

import org.apache.spark.
def main
(args: array[string]
): unit =).
sortby
(x =
> x)
//列印資訊
product.
printinfo()
sc.stop()
}}class
productinfov1
(val name: string, val price: double, val amount: int)
extends
ordered
[productinfov1] with serializable 
//重寫tostring方法
override def tostring: string =
}

推薦使用case class的原因，主要是因為

1.自動序列化

2.自動重寫了tostring

3.不需要new

import com.bigdata.spark.utils.implicitaspect._

import org.apache.spark.
def main
(args: array[string]
): unit =).
sortby
(x =
> x)
//列印資訊
product.
printinfo()
sc.stop()
}}case
class
productinfov2
(val name: string, val price: double, val amount: int)
extends
ordered
[productinfov2]
}

存在下面這個類，不允許修改此類，對此類進行增強

case

class
productinfov2
(val name: string, val price: double, val amount: int)

def main

(args: array[string]

): unit =

} val product = rdd.

map(x =

>).

sortby

(x =

> x)

//列印資訊

product.

printinfo()

sc.stop()

}}結果：

需求：現在比方說要按照**公升序，如果**相同，按照數量降序

implicit on的公式如下：

implicit val ord = ordering[排序規則資料型別].on[資料的型別](x => 排序規則)

import com.bigdata.spark.utils.implicitaspect._

def main
(args: array[string]
): unit =
)/*** *
* x._2, -x._3排序規則
* (double, int)定義的是規矩的返回值型別
* (string, double, int) 資料的型別
*/implicit val ord = ordering[
(double, int)
].on[
(string, double, int)
](x =
>
(x._2,
-x._3)
)    product.
sortby
(x =
> x)
.printinfo()
sc.stop()
}}

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