今天我们来介绍spark中排序的操作，spark的排序很简单，我们可以直接使用sortBy来进行，这个里面我们使用case clas，使用case class的好处是1.不用newjiukeyi 搞出实例，2.模式匹配
今天我们讲的排序有两种方法，在还没开始之前，我们先说明一下需求，有一个对象Girl,他有faceValue以及年龄，我们这个里面的比较规则则是，faceValue大的在前面，如果faceValue一样大的情况下，年龄小的在前面
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object OrderContext {
implicit val girlOrdering = new Ordering[Girl] {
override def compare(x: Girl, y: Girl): Int = {
if(x.faceValue > y.faceValue) 1
else if (x.faceValue == y.faceValue) {
if(x.age > y.age) -1 else 1
} else -1
}
}
}
/**
* Created by root on 2016/5/18.
*/
//sort =>规则 先按faveValue，比较年龄
//name,faveValue,age
object CustomSort {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("CustomSort").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1 = sc.parallelize(List(("yuihatano", 90, 28, 1), ("angelababy", 90, 27, 2),("JuJingYi", 95, 22, 3)))
import OrderContext._
val rdd2 = rdd1.sortBy(x => Girl(x._2, x._3), false)
println(rdd2.collect().toBuffer)
sc.stop()
}
}
/**
* 第一种方式
* @param faceValue
* @param age
case class Girl(val faceValue: Int, val age: Int) extends Ordered[Girl] with Serializable {
override def compare(that: Girl): Int = {
if(this.faceValue == that.faceValue) {
that.age - this.age
} else {
this.faceValue -that.faceValue
}
}
}
*/
/**
* 第二种，通过隐式转换完成排序
* @param faceValue
* @param age
*/
case class Girl(faceValue: Int, age: Int) extends Serializable
原文：http://www.cnblogs.com/wnbahmbb/p/6247197.html