在這之前，我們先準備一些資料，使用rdd存放
//獲得sparkcontext
val conf: sparkconf =
newsparkconf()
.setmaster
("local[2]").
()val sc =
newsparkcontext
(conf)
val rdd = sc.
parallelize
(list
("公尺家雷射投影電視4k套裝 17999 1000"
,"小公尺充電寶 200 10"
,"小公尺雲台監控 200 1000"
,"公尺兔 9 2000"),
1)
我們需要實現根據price進行降序，如果price一樣那麼通過storm進行公升序
rdd.
map(x =
>).
sortby
( x=
>
(-x._2,x._3)).
foreach
(println)
首先需要繼承ordered（排序規則），然後需要繼承serializable（序列化）
case
class
produce
(name:string,price:int,storm:int)
extends
ordered
[produce] with serializable
}
rdd.
map(x =
>).
sortby
(x=>x)
.foreach
(println)
case
class
produce
(name:string,price:int,storm:int)
extends
serializable
//將rdd內轉化成produce
val value: rdd[produce]
= rdd.
map(x =
>
)//隱式轉換
implicit def produce2
(produce:produce)
: ordered[produce]
=new
ordered
[produce]
} 直接使用sortby並列印
value.
sortby
(x=>x)
.foreach
(println)
Spark自定義排序
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