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Spark排序之SortBy
1、例子1：按照value进行降序排序 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4.RDD操作
一、 RDD创建 1.从本地文件系统中加载数据创建RDD 从HDFS加载数据创建RDD 启动hdfs 上传文件 查看文件 加载 停止hdfs 通过并行集合（列表）创建RDD 输入列表 字符串 numpy生成数组 二、 RDD操作 转换操作 filter(func) lambda函数 显式定义函数scala高阶函数--groupby/sortby/patition
package day3 object demo_high_func { def main(args: Array[String]): Unit = { val list = Array(1,2,3,4,5,6,7,7,7,2,8) // 过滤数组中的元素， 将为true的元素组合成一个新的数组 val list2 = list.filter(e=>e%2==0) println(lijs 根据数组对象里的某个属性实现顺序或逆序排序
代码如下： function sortBy(attr,rev){ //第二个参数没有传递 默认升序排列 if(rev == undefined){ rev = 1; }else{06RDD
一、词频统计 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 8.按字母顺序排序 sortBy(f) 9.按词频排序 sortByKey()Scala高阶函数 1
package com.wyh.day01 /** * * 高阶函数 */ object ScalaFun3 { def main(args: Array[String]): Unit = { //定义一个array数组 var arr = Array(1, 2, 3, 4, 6, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) //增强for进行遍历 for (elem <- arr) { println(elem)JS 中创建自定义排序方法
为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。一般情况咱们排序大都按数字或字母顺序，但也有一些情况下，咱们可能需要自定义排序顺序。在此之前先简单介绍一下 reduce 方法：语法：arr.reduce(callback(accumulator, currentValue[, index[, array]])[, initialValue])callback：执行数组中每个