Spark 自定義排序

考察spark自定義排序

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
//自定義排序
object
customsort1 )
//不滿足要求
> tp._3, false)
//將rdd裡面封裝在user型別的資料進行排序
val sorted: rdd[user] = userrdd.sortby(u=>u)
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}//shuffle時資料要通過網路傳輸，需要對資料進行序列化
class
user(val name:string, val age:int, val fv:int) extends ordered[user] with serializable 
else
} override def tostring: string = s"
name: $name, age: $age, fv: $fv
"}

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.
import org.apache.spark.rdd.rdd
object
customsort2 )
//排序（傳入了乙個排序規則， 不會改變資料的格式，只會以改變順序） class boy不是多例
val sorted: rdd[(string, int, int)] = userrdd.sortby(tp=> new
boy(tp._2,tp._3))
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}//shuffle時資料要通過網路傳輸，需要對資料進行序列化
class
boy(val age:int, val fv:int) extends ordered[boy] with serializable 
else
}}

方式3：作用多例的case class來做排序規則

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.
import org.apache.spark.rdd.rdd
object
customsort3 )
//排序（傳入了乙個排序規則， 不會改變資料的格式，只會以改變順序）
val sorted: rdd[(string, int, int)] = userrdd.sortby(tp=>man(tp._2,tp._3))
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}//shuffle時資料要通過網路傳輸，需要對資料進行序列化
//case class 本身已經實現序列化且多例 （缺點是規則寫死，無法用新的規則排序，可用隱式轉換實現）
case
class
man(age:int, fv:int) extends ordered[man]
else
}}

方式4，通過隱式引數指定靈活的排序規則

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.
import org.apache.spark.rdd.rdd
object
customsort4 )
//排序（傳入了乙個排序規則， 不會改變資料的格式，只會以改變順序）
//傳入乙個ordering型別的隱式引數
import sortrules.orderinghero
val sorted: rdd[(string, int, int)] = userrdd.sortby(tp=>hero(tp._2,tp._3))
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}//shuffle時資料要通過網路傳輸，需要對資料進行序列化
//case class 本身已經實現序列化，不指定固定的排序規則，由隱式引數指定
case
class hero(age:int, fv:int)

方式5：元組有自己的compareto方法，充分利用元組的比較規則，元組的比較規則：先比第一，相等再比第二個。如果還滿足不了再自定義排序的類來排序

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.
import org.apache.spark.rdd.rdd
object
customsort5 )
//排序（傳入了乙個排序規則， 不會改變資料的格式，只會以改變順序）
//充分利用元組的比較規則，元組的比較規則：先比第一，相等再比第二個
val sorted: rdd[(string, int, int)] = userrdd.sortby(tp=> (-tp._3,tp._2))
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}

方式6：和方式5相似，但是用到自定義的隱式引數作排序規則

package com.rz.spark.base

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object
customsort6 )
//排序（傳入了乙個排序規則， 不會改變資料的格式，只會以改變順序）
//充分利用元組的比較規則，元組的比較規則：先比第一，相等再比第二個
val sorted: rdd[(string, int, int)] = userrdd.sortby(tp=> (-tp._3,tp._2))
val result =sorted.collect()
println(result.tobuffer)
sc.stop()
}}

Spark自定義排序

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...

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spark支援我們自定義，只需要繼承相應的類就可以了，我在下面準備了乙個用身高和年齡做二次排序的例子，希望可以幫到大家 首先寫乙個排序類 名字 年齡 身高 class people val name string val age int,val hight int extends ordered p...

spark兩種自定義排序方式

一 目標物件新增隱式轉換函式的方式實現自定義排序 object mysortelse 隱式轉換函式實現自定義排序 object customsort1 學生類 case class student name string,age int,score int 二 目標物件實現ordered特質的方式實...