Spark算子[13]：sortByKey、sortBy、二次排序 源码实例详解

sortBy是对标准的RDD进行排序。[在scala语言中，RDD与PairRDD没有太严格的界限]。

sortByKey函数是对PairRDD进行排序，也就是有Key和Value的RDD。

sortBy

源码

/**
* RDD.scala
* Return this RDD sorted by the given key function.
*/
def sortBy[K](
f: (T) => K,
ascending: Boolean = true,
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T] = withScope {
this.keyBy[K](f)
.sortByKey(ascending, numPartitions)
.values
}

该函数最多可以传三个参数：

第一个参数是一个函数，该函数的也有一个带T泛型的参数，返回类型和RDD中元素的类型是一致的；

第二个参数是ascending，从字面的意思大家应该可以猜到，是的，这参数决定排序后RDD中的元素是升序还是降序，默认是true，也就是升序；

第三个参数是numPartitions，该参数决定排序后的RDD的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的个数相等，即为this.partitions.size。

从sortBy函数的实现可以看出，第一个参数是必须传入的，而后面的两个参数可以不传入。而且sortBy函数函数的实现依赖于sortByKey函数，关于sortByKey函数后面会进行说明。keyBy函数也是RDD类中进行实现的，它的主要作用就是将将传进来的每个元素作用于f(x)中，并返回tuples类型的元素，也就变成了Key-Value类型的RDD了，它的实现如下：

def keyBy[K](f: T => K): RDD[(K, T)] = withScope {
val cleanedF = sc.clean(f)
map(x => (cleanedF(x), x))
}

Scala版本案例1

针对scala语言的pairRDD操作

def sortBy(): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sortBy")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.makeRDD(List(("a",0),("d",5),("d",2),("c",1),("b",2),("b",0)),4)

// 按照tuple2的第二个元素降序排列
val res =rdd.sortBy(_._2,false,2)
res.foreach(x=> print(x+ " "))
}

结果：(d,5) (d,2) (b,2) (c,1) (a,0) (b,0)

Scala版本案例2

针对scala的rdd操作

def sortBy(): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sortBy")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.makeRDD(List(5,1,9,12),2)

val res =rdd.sortBy(x=>x,false,1) //其中的x=>x相当于是函数，不能用_代替
res.foreach(x=> print(x+ " "))
}

结果：12 9 5 1

上面的实例对rdd中的元素进行降序排序。并对排序后的RDD的分区个数进行了修改，上面的res就是排序后的RDD，默认的分区个数是2，而我们对它进行了修改，所以最后变成了1。

Java版本案例

c837
org.apache.spark.api.java.JavaRDD源码如下：

/**
* Return this RDD sorted by the given key function.
*/
def sortBy[S](f: JFunction[T, S], ascending: Boolean, numPartitions: Int): JavaRDD[T] = {
def fn: (T) => S = (x: T) => f.call(x)
import com.google.common.collect.Ordering  // shadows scala.math.Ordering
implicit val ordering = Ordering.natural().asInstanceOf[Ordering[S]]
implicit val ctag: ClassTag[S] = fakeClassTag
wrapRDD(rdd.sortBy(fn, ascending, numPartitions))
}

需要注意的是，此处和scala不同，必须是三个参数！

private static void sortBy() {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("sortBy").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

List<Integer> numList = Arrays.asList(1, 5, 3, 5, 6, 7, 0, 1, 10);
JavaRDD<Integer> numRdd = sc.parallelize(numList);

Function<Integer, Integer> fun1 = new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
return v1;
}
};

JavaRDD<Integer> res = numRdd.sortBy(fun1, false, 1);
res.foreach(x -> System.out.println(x));

sc.close();
}

结果：10 7 6 5 5 3 1 1 0

sortByKey

sortByKey函数作用于Key-Value形式的RDD，并对Key进行排序。

它是在org.apache.spark.rdd.OrderedRDDFunctions中实现的。

　

源码

def sortByKey(ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = self.partitions.length)
: RDD[(K, V)] = self.withScope
{
val part = new RangePartitioner(numPartitions, self, ascending)
new ShuffledRDD[K, V, V](self, part)
.setKeyOrdering(if (ascending) ordering else ordering.reverse)
}

从函数的实现可以看出，它主要接受两个函数，含义和sortBy一样，这里就不进行解释了。该函数返回的RDD一定是ShuffledRDD类型的，因为对源RDD进行排序，必须进行Shuffle操作，而Shuffle操作的结果RDD就是ShuffledRDD。其实这个函数的实现很优雅，里面用到了RangePartitioner，它可以使得相应的范围Key数据分到同一个partition中，然后内部用到了mapPartitions对每个partition中的数据进行排序，而每个partition中数据的排序用到了标准的sort机制，避免了大量数据的shuffle。

Scala版本案例

def sortByKey(): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sortBy")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.makeRDD(List((11,0),(10,5),(4,2),(6,1),(20,2),(8,0)))

val res =rdd.sortByKey(true,1)
res.foreach(x => print(x + " "))
}

结果：(4,2) (6,1) (8,0) (10,5) (11,0) (20,2)

上面对Key进行了排序。细心的读者可能会问，sortBy函数中的第一个参数可以对排序方式进行重写。为什么sortByKey没有呢？难道只能用默认的排序规则。不是，是有的。其实在OrderedRDDFunctions类中有个变量ordering它是隐形的：

private val ordering = implicitly[Ordering[K]]

他就是默认的排序规则，我们可以对它进行重写，如下：

def sortByKey(): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("sortBy")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.makeRDD(List((11,0),(10,5),(4,2),(6,1),(20,2),(8,0)))
//重写ordering
implicit val sortIntegersByString = new Ordering[Int]{
override def compare(x: Int, y: Int): Int = x.toString.compareTo(y.toString)
}
val res =rdd.sortByKey(true,1)
res.foreach(x => print(x + " "))
}

结果：(10,5) (11,0) (20,2) (4,2) (6,1) (8,0)

Java版本案例

源码

def sortByKey(comp: Comparator[K], ascending: Boolean, numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, V] = {
implicit val ordering = comp // 允许比较器隐式转换为排序。
fromRDD(new OrderedRDDFunctions[K, V, (K, V)](rdd).sortByKey(ascending, numPartitions))
}

def sortByKey(comp: Comparator[K], ascending: Boolean, numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, V]

def sortByKey(comp: Comparator[K], ascending: Boolean): JavaPairRDD[K, V]

def sortByKey(comp: Comparator[K]): JavaPairRDD[K, V]

def sortByKey(ascending: Boolean, numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, V]

def sortByKey(ascending: Boolean): JavaPairRDD[K, V]

def sortByKey(): JavaPairRDD[K, V]

public static void sortByKey() {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("sortBy").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
List<Tuple2<String, Integer>> scoreList = Arrays.asList(
new Tuple2<String, Integer>("1", 90),
new Tuple2<String, Integer>("2", 60),
new Tuple2<String, Integer>("21", 60),
new Tuple2<String, Integer>("3", 50)
);

JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = sc.parallelizePairs(scoreList);

// 自定义比较器：直接这样在内部定义是不正确的
// 抛出异常Task not serializable: java.io .NotSerializableException:
// 解决办法，另外定义一个小class ，implements Comparator<String>,Serializable

/*
Comparator<String> comparator = new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return Integer.valueOf(o1).compareTo(Integer.valueOf(o2));
}
};
*/
JavaPairRDD<String, Integer> res = pairRDD.sortByKey();
//JavaPairRDD<String, Integer> res = pairRDD.sortByKey(new MyComparator());

res.foreach(x -> System.out.print(x + " "));
sc.close();
}

自定义比较器：

public class MyComparator implements Comparator<String>,Serializable {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
return Integer.valueOf(o1).compareTo(Integer.valueOf(o2));
}
}

不使用比较器结果：(1,90) (2,60) (21,60) (3,50)

使用比较器结果：(1,90) (2,60) (21,60) (3,50)

二次排序

Spark Java 二次排序

Spark Scala 二次排序