spark-shell實現WordCount&按word排序&按count排序

spark-shell實現WordCount&按word排序&按count排序，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

輸入:

hello tom
hello jerry
hello kitty
hello world
hello tom

讀取 HDFS 中位于 hdfs://node1:9000/wc/input 目錄下的文本文件, 讀取結果賦值給 textRdd

val textRdd = sc.textFile("hdfs://node1:9000/wc/input")
textRdd.collect

res1: Array[String] = Array(hello,tom, hello,jerry, hello,kitty, hello,world, hello,tom)

實現普通的 WordCount, 但結果不會像 MapReduce 那樣按 Key(word) 排序

val wcRdd = textRdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
wcRdd.collect

res2: Array[(String, Int)] = Array((tom,2), (hello,5), (jerry,1), (kitty,1), (world,1))

實現按 Key(word) 排序(字典順序)的 WordCount

思路: 在 wcRdd 的基礎上對 Key(word) 排序

val sortByWordRdd = wcRdd.sortByKey(true)    // 在 wcRdd 的基礎上對 Key(word) 排序
sortByWordRdd.collect

res3: Array[(String, Int)] = Array((hello,5), (jerry,1), (kitty,1), (tom,2), (world,1))

在 Spark 1.3 中, 可以使用這樣一個 RDD 的 transform 操作:

使用 sortBy() 操作

// _._1 : 元組的第1項, 就是 word; true : 按升序排序
val sortByWordRdd = wcRdd.sortBy(_._1, true)
sortByWordRdd.collect

res3: Array[(String, Int)] = Array((hello,5), (jerry,1), (kitty,1), (tom,2), (world,1))

實現按 Value(count) 排序(降序)的 WordCount

思路1: 在 wcRdd 的基礎上, 先把K(word), V(count)反轉, 此時對Key(count)進行排序, 最后再反轉回去

// 在wcRdd的基礎上, 先把K(word), V(count)反轉, 此時對Key(count)進行排序, 最后再反轉回去
val sortByCountRdd = wcRdd.map(x => (x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2,x._1))
sortByCountRdd.collect

res4: Array[(String, Int)] = Array((hello,5), (tom,2), (jerry,1), (kitty,1), (world,1))

思路2: 直接使用 sortBy() 操作

// _._2 : 元組的第2項, 就是 count; false : 按降序排序
val sortByCountRdd = wcRdd.sortBy(_._2, false)
sortByCountRdd.collect

res4: Array[(String, Int)] = Array((hello,5), (tom,2), (jerry,1), (kitty,1), (world,1))

關于spark-shell實現WordCount&按word排序&按count排序問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。