Spark多路径输出和二次排序

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当时使用的使用上加

可是那我去使用

同样还是顶端的数据,假设亲戚亲戚大家要得到第一列中的前五位

当事人在使用的过程中,通过搜索发现了有你这个法律法律依据

1:调用saveAsHadoopFile函数并自定义十个 多多OutputFormat类

这里的

调用

定义十个 多多SecondSortKey类:

中的3是有key的种类决定的,当然在实际应用场景中,亲戚亲戚大家不可能 不要知道有几只k,你这个 完后 就可不都都可以 通过十个 多多rdd 的 distinct操作来得到唯一key的数目。

当然这有你这个法律法律依据都十个 多多多过低,可是当数据量不怎么大的完后 ,数据在repartition的过程中不怎么耗费资源,也会容易冒出任务failed的清况 ,小编采用的解决法律法律依据是,适当的对原rdd进行split,可是遍历每个rdd,进行multioutput操作

假设亲戚亲戚大家的数据是那我的:

2:使用dataframe

当然这里不可能 想按第一列升序,当第一列相一并,第二列升序的顺序排列,只必须对SecondSoryKey做如下修改即可

参考:

自定义RDDMultipleTextOutputFormat类

中的false

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RDDMultipleTextOutputFormat类中的generateFileNameForKeyValue函数有十个 多多参数,key和value可是亲戚亲戚大家RDD的Key和Value,而name参数是每个Reduce的编号。本例中那末 使用该参数,可是直接将同十个 多多Key的数据输出到同十个 多多文件中。

在实际应用场景中,亲戚亲戚大家对于Spark往往有各式各样的需求,比如说想MR中的二次排序,Top N,多路劲输出等。那末 这篇文章亲戚亲戚大家就来看下这几只现象。

形似如下:

亲戚亲戚大家想要 实现第一列按降序排列,当第一列相一并,第二列按降序排列