Spark2.x 如何实现自定义排序（利用元组，类--隐式转换Ordering,Ordered等实现）

 

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需求：

对于有复杂排序条件的需求，可以利用自定义排序来实现，同时可以使用多种方案实现自定义排序需求。

对指定的数据（字段分别为：名称 年龄 颜值，数据以空格分割），按照指定的要求排序，排序要求为：根据颜值降序，如果颜值相同，再按照年龄升序排序。

示例数据：

"pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"

 

1.2  方案一：利用类或者样例类来封装数据

把数据封装成类或者case class，然后类继承Ordered[类型] ，然后可以自定义排序规则。

如果是class，需要实现序列化特质，Serializable,如果是case class，可以不实现该序列化特质。

这种处理方式，返回值类型是类的实例对象。

普通类：

objectSortDemo1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85 wx.zfb.com", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))
    // 获得的数据类型是Person
    val prdd: RDD[Person] = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      new  Person(name, age, fv)
    })

    // sortBy
    val sortedrd:RDD[Person] = prdd.sortBy(t => t)
    sortedrd.foreach(println)
  }
}

class Person(val name: String, val age: Int, val fv: Int) extends Serializable withOrdered[Person] {
  override def compare(that: Person): Int = {
    //    根据颜值降序   如果颜值相同  再按照年龄的升序
    if (this.fv == that.fv) {
      this.age - that.age
    } else {
      that.fv - this.fv
    }
  }
  override def toString: String = s"$name,$age,$fv"
}

 

样例类：

 

objectSortDemo1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85 wx.zfb.com", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))
    // 获得的数据类型是Person
    val prdd: RDD[Person] = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      Person(name, age, fv)
    })
    // sortBy
    val sortedrd:RDD[Person] = prdd.sortBy(t => t)
    sortedrd.foreach(println)
  }
}

case class Person(val name: String, val age: Int, val fv: Int) extends Ordered[Person] {
  override def compare(that: Person): Int = {
    //    根据颜值降序   如果颜值相同  再按照年龄的升序
    if (this.fv == that.fv) {
      this.age - that.age
    } else {
      that.fv - this.fv
    }
  }
  override def toString: String = s"$name,$age,$fv"
}

 

1.3  方案二：利用class或者case class指定排序规则

对原始数据不进行封装，仅仅在排序的时候，利用class或者case class指定排序的规则。

如果使用类，需要继承Ordered[类型]，实现序列化特质，

如果使用case class，不需实现序列化特质。

返回值的结果类型：还是原来的数据类型。和类本身无关。仅仅是利用类的规则来实现了排序。

objectSortDemo2 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85 ", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))

    // 获得的数据类型是 元组
    val prdd = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      (name, age, fv)
    })

    // sortBy  在排序的时候 指定使用类的规则   利用已经存在的来来指定排序规则
//    val sortedrd: RDD[(String, Int, Int)] = prdd.sortBy(t => new Person2(t._1,t._2,t._3))
    val sortedrd: RDD[(String, Int, Int)] = prdd.sortBy(t => Person2(t._1,t._2,t._3))

    sortedrd.foreach(println)
  }
}
/*
class Person2(val name: String, val age: Int, val fv: Int) extends Serializable with Ordered[Person2] {

  override def compare(that: Person2): Int = {
    //    根据颜值降序   如果颜值相同  再按照年龄的升序
    if (this.fv == that.fv) {
      this.age - that.age
    } else {
      that.fv - this.fv
    }
  }
  override def toString: String = s"$name,$age,$fv"
}
*/
case class Person2(val name: String, val age: Int, val fv: Int) extends  Ordered[Person2] {
  override def compare(that: Person2): Int = {
    //    根据颜值降序   如果颜值相同  再按照年龄的升序
    if (this.fv == that.fv) {
      this.age - that.age
    } else {
      that.fv - this.fv
    }
  }
  override def toString: String = s"$name,$age,$fv"
}

 

1.4  方案三：利用隐式转换

利用隐式转换时，类可以不实现Ordered的特质，普通的类或者普通的样例类即可。

隐式转换支持，隐式方法，隐式函数，隐式的object和隐式的变量，

如果都同时存在，优先使用隐式的object，隐式方法和隐式函数中，会优先使用隐式函数。

隐式转换可以写在任意地方（当前对象中，外部的类中，外部的对象中），如果写在外部，需要导入到当前的对象中即可。

objectSortDemo3 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85 ", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))

    // 获得的数据类型是 元组
    val prdd = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      (name, age, fv)
    })

    // 如果类没有继承 Ordered 特质
    // 可以利用隐式转换  隐式方法  隐式函数  隐式值  隐式object都可以  implicit ord: Ordering[K]
    implicit def ordMethod(p: Person3): Ordered[Person3] = new Ordered[Person3] {
      override def compare(that: Person3): Int = {
        if (p.fv == that.fv) {
          -(p.age - that.age)
        } else {
          that.fv - p.fv
        }
      }
    }

    implicit val ordFunc = (p: Person3) => new Ordered[Person3] {
      override def compare(that: Person3): Int = {
        if (p.fv == that.fv) {
          -(p.age - that.age)
        } else {
          that.fv - p.fv
        }
      }
    }
    // 隐式的Object  优先级更高
    implicit object ord extends Ordering[Person3] {
      override def compare(x: Person3, y: Person3): Int = {
        if (x.fv == y.fv) {
          x.age - y.age
        } else {
          y.fv - x.fv
        }
      }
    }

    //    隐式的变量
    /*   implicit val ord2: Ordering[Person3] = new Ordering[Person3] {
         override def compare(x: Person3, y: Person3): Int = {
           // 颜值相同  降序
           if (x.fv == y.fv) {
              - (x.age - y.age)
           } else {
             y.fv - x.fv
           }
         }
       }*/
    //  如果把隐式转换写在其他的object中，就使用import a._  如果是写在其他的类中，val obj = new 类（）  import obj._
    val sortedrd: RDD[(String, Int, Int)] = prdd.sortBy(t => new Person3(t._1, t._2, t._3))

    sortedrd.foreach(println)
  }
}
class Person3(val name: String, val age: Int, val fv: Int) extends Serializable {
  override def toString: String = s"$name,$age,$fv"
}

 

在隐式转换中，Ordered和Ordering都是可以相互转换的。

 

1.5  方案四：利用Ordering的on方法

无需借助任何的类或者对象

只需要利用Ordering特质的on方法即可。

object SortDemo4 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))

    // 获得的数据类型是 元组
    val prdd = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      (name, age, fv)
    })

    /** t=>(-t._3,t._2)  具体的排序的规则
      * Ordering[T].on[U](f)
      * U   (String,Int,Int)  原始的数据类型
      * T    (Int,Int)        具体的函数的返回值的类型
      */
    implicit  val obj = Ordering[(Int,Int)].on[(String,Int,Int)](t=>(-t._3,t._2))

    val sortedrd: RDD[(String, Int, Int)] = prdd.sortBy(t => t)
    sortedrd.foreach(println)
  }
}

 

1.6 方案五：利用元组封装排序条件

最简单的实现方案，直接利用元组来封装要排序的条件，默认升序，降序使用-号即可

object SortDemo5 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data: RDD[String] = sc.parallelize(List("wx 28 85 ", "pp 30 85", "dd 18 100", "taoge 35 100", "laozhao 30 120", "huge 26 9999"))

    // 获得的数据类型是 元组
    val prdd = data.map(t => {
      val strings = t.split(" ")
      val name = strings(0)
      val age = strings(1).toInt
      val fv = strings(2).toInt
      (name, age, fv)
    })

    // 利用元组直接封装要排序的条件
    val sortedrd: RDD[(String, Int, Int)] = prdd.sortBy(t => (-t._3,-t._2))
    sortedrd.foreach(println)
  }
}

 

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