大数据学习之路84-SparkSQL基本使用与RDD对比（涉及自定义排序）

我们使用spark-sql，会加快我们的开发效率，在spark底层会把我们所写的sql转换成RDD去执行。得到我们想要的结果。

接下来我们会用RDD和spark-sql两种方式来分析数据，感受一下两者的差异。

首先我们先造数据并上传到hdfs中：

我们想要做的是，将这些数据按照年龄升序，颜值倒序排列。

首先我们用RDD的方式来做（这里会涉及到自定义排序）：

这里的自定义排序的思想是，定义一个case class实现Comparable接口,然后重写比较方法。

以下是RDD的代码：

package com.test.FaceValueText

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object FVTopN {
  /**
    * 2,laoduan,20,99
    * 3,laoyang,20,100
    * 4,laozhan