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spark-shell实现WordCount&按word排序&按count排序，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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输入:
hello tom hello jerry hello kitty hello world hello tom
读取 HDFS 中位于 hdfs://node1:9000/wc/input 目录下的文本文件, 读取结果赋值给 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)实现普通的 WordCount, 但结果不会像 MapReduce 那样按 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))实现按 Key(word) 排序(字典顺序)的 WordCount
思路: 在 wcRdd 的基础上对 Key(word) 排序
val sortByWordRdd = wcRdd.sortByKey(true) // 在 wcRdd 的基础上对 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, 可以使用这样一个 RDD 的 transform 操作:
使用 sortBy() 操作
// _._1 : 元组的第1项, 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))
实现按 Value(count) 排序(降序)的 WordCount
思路1: 在 wcRdd 的基础上, 先把K(word), V(count)反转, 此时对Key(count)进行排序, 最后再反转回去
// 在wcRdd的基础上, 先把K(word), V(count)反转, 此时对Key(count)进行排序, 最后再反转回去 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 : 元组的第2项, 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))
关于spark-shell实现WordCount&按word排序&按count排序问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
