解法：
1.读取数据
2.数据清洗，变换数据格式
3.从新分区成一个分区
4.按照key排序，返还带有位次的元组
5.输出
@Test
def filesort(): Unit ={
val source=sc.textFile("dataset/filesort.txt",3)
var index=0
/*
partitionBy:把所有的分区相关的数据组成一个新的分区
HashPartitioner(1)：分成一个分区，使得在一个分区内总体有序
*/
val result= source.filter(_.trim().length>0).map(n => (n.trim.toInt,""))
.partitionBy(new HashPartitioner(1))
.sortByKey().map( t=> {
index+=1
(index,t._1)
})
result.foreach(println(_))
}
题目大意：先按照第一个比，相同则按照第二个比
题意思路：
1.读取数据
2.转换格式如下
可用图片展示：
class SecondarySortKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered
[SecondarySortKey] with Serializable{
override def compare(that: SecondarySortKey): Int = {
if(this.first-that.first!=0){
this.first-that.first
}else {
this.second-that.second
}
}
}
//二次排序
@Test
def sortsecond(): Unit ={
val source=sc.textFile("dataset/secondsort.txt",3)
val secondrdd = source.map(item => (new SecondarySortKey(item.split(" ")(0).toInt, item.split(" ")(1).toInt), item))
.partitionBy(new HashPartitioner(1))
secondrdd.sortByKey(false)
.map(item => item._2)
.foreach(println(_))
}
案例介绍：
有两个表：movie表，和score表
score:包含的信息为：用户ID，电影ID,电影评分
movie:电影ID，电影名字
我们想要得到，评分超过4分的（电影ID，电影名字，电影评分）
思路如下：
首先先弄score表：
1.获取想要的信息
2.获取对应电影ID的平均值
3.更换格式：keyBy，如下
对于movie表进行连接，连接前需要变化下格式
然后可通过相同的key进行连接join，后的结果如下：
进行评分的过滤，然后取出需要的数据
@Test
/*
score:包含的信息为：用户ID，电影ID,电影评分
movie:电影ID，电影名字
*/
def joinTest(): Unit ={
val scoreRDD=sc.textFile("dataset/score.txt")
.map(line => {
val filed=line.split(",")
(filed(1).toInt,filed(2).toDouble)
})
.groupByKey()
.map(data =>{
val avg=data._2.sum/data._2.size
(data._1,avg)
})
.keyBy(it =>it._1)
val movie=sc.textFile("dataset/movie.txt")
.map(line => {
val filed=line.split(",")
(filed(0).toInt,filed(1))
})
.keyBy(it =>it._1)
scoreRDD.join(movie)
.filter(item => item._2._1._2>4.0)
.map(it => (it._1,it._2._2._2,it._2._1._2))
.foreach(println(_))
}
输出：
score表：
movie表：
最终输出：
