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1 Spark学习之旅(一)SortBy
2015年02月02 - 学习Spark有段时间了,部署的部分先不写了,以后有时间会补上,现在开始记录一下使用过程。 先看一下经典的word count例子 val sc = new SparkContext(conf) val f = sc.textFile("hdfs
2 Spark算子:RDD行动Action操作学习–countByKey、foreach、sortBy
2017年12月28 - ]) { /* * countByKey for foreach sortBy 学习 * */ val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("rdd") val sc = new SparkContext(sparkConf) val rdd1
3 spark中的sortBy和sortByKey
2017年04月06 - spark中对RDD的数据进行排序有两种方法:一种就是sortByKey,也就是我们熟知的根据key值进行排序。另外一种时sortBy,这个就是根据我们的需要自己写根据那个值排序。比如我们对wordcount的结果进行排序,除了将(key,value)倒过来根据key
4 Spark: sortBy和sortByKey函数详解
2016年02月03 - 在很多应用场景都需要对结果数据进行排序,Spark中有时也不例外。在Spark中存在两种对RDD进行排序的函数,分别是 sortBy和sortByKey函数。sortBy是对标准的RDD进行排序,它是从Spark 0.9.0之后才引入的(可以参见SPARK-1063)。而sortByKey函数
5 spark wordcont Spark: sortBy和sortByKey函数详解
2017年09月19 - ().top(10)在很多应用场景都需要对结果数据进行排序,Spark中有时也不例外。在Spark中存在两种对RDD进行排序的函数,分别是 sortBy和sortByKey函数。sortBy是对标准的RDD进行排序,它是从Spark 0.9.0之后才引入的(可以参见SPARK-1063)。而sortByKey
6 spark】常用转换操作:sortByKey()和sortBy()
2018年05月07 - ().collect.foreach(println) 结果 (a,3) (b,2) (c,1) 如果我们想逆向排序,就在后边加上false参数。 pairRdd.sortByKey(false).collect.foreach(println) 2.sortBy() 功能:   返回根据提供
7 Spark Java API】Action(4)—sortBy、takeOrdered、takeSample
2016年08月20 - sortBy 官方文档描述: Return this RDD sorted by the given key function. 函数原型: def sortBy[S](f: JFunction[T, S], ascending: Boolean
8 Spark算子:RDD行动Action操作(4)–countByKey、foreach、foreachPartition、sortBy
2016年07月22 - ;,2),("B",1),("B",2),("B",3)))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[7] at makeRDD at :21 scala>
9 Spark中sortByKey和sortBy对(key,value)数据分别 根据key和value排序
2016年09月23 - 最近在用Spark分析Nginx日志,日志解析和处理完后需要根据URL的访问次数等进行排序,取得Top(10)等。 根据对Spark学习,知道Spark中有一个sortByKey()的函数能够完成对(key,value)格式的数据进行排序,但是,很明显,它是根据key
10 spark点滴之map-flatMap~mappartition~sortBY~fold~combinebykey~分区~mvn~scala
2015年10月26 - ; style="color: rgb(136, 0, 0); box-sizing: border-box;">//6 15</span> } spark.stop() }}</code>sortBy和sortByKey函数详解在很多应用

 
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