Scala中有排序函数

（1）sorted

对一个集合进行自然排序，通过传递隐式的Ordering

（2）sortBy

对一个属性或多个属性进行排序，通过它的类型。

（3）sortWith

基于函数的排序，通过一个comparator函数，实现自定义排序的逻辑。

Scala中有对Value的排序算子 sortBy

1）函数签名：

def sortBy[K]( f: (T) => K,

      ascending: Boolean = true, // 默认为正序排列，从小到大,false:倒序

      numPartitions: Int = this.partitions.length)

      (implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]

返回值是T，数字不会变

2）功能说明

该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过f函数进行处理，之后按照f函数处理的结果进行排序，默认为正序排列。排序后新产生的RDD的分区数与原RDD的分区数一致。

3）需求说明：创建一个RDD，按照数字大小分别实现正序和倒序排序

两个sortby在Spark编程中的应用

若一个Rdd的Vaule类型为 Iterable，需要将其转为List在采用scala的sortby方法或者sortWith

groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])]

eg:对groupRdd每个key的value从大到小取前三位,此处采用MapValues对Value进行操作

将 Iterable转为List再使用sortBy或者sortWith方法

val resultRdd: RDD[(String, List[(String, Int)])] = groupRDD.mapValues(

//sortBy写法

data => {  data.toList.sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse).take(3)}

//sortWith写法

value => { value.toList.sortWith( (x, y) => (x._2 > y._2) )}.take(3)}

)

若一个Rdd的Vaule类型不为 Iterable，可以直接使用Spark的sortBy算子

val resultRdd2: RDD[(String, (Int, Int, Int))]

对resultRdd2的value进行排序，resultRdd2的第二位是Int类型的三元组，默认从元祖第一位开始比较

此处采用sortBy算子

val result: Array[(String, (Int, Int, Int))] = resultRdd2.sortBy(_._2,false).take(3)

//结果打印 result.foreach(println) 

总结

sortBy方法与sortBy算子常用于再Spark编程Rdd的排序中

若排序对象是 Iterable需要将其转为List再使用SortBy方法

若排序对象是 基本的集合类型需要可以直接用SortBy算子

注意SortBy方法中逆序采用柯里化(Ordering[Int].reverse)

SortBy算子则直接（，false）即可