จะจัดเรียงตามคอลัมน์จากมากไปหาน้อยใน Spark SQL ได้อย่างไร?

ฉันลองdf.orderBy("col1").show(10)แล้วแต่มันเรียงลำดับจากน้อยไปมาก df.sort("col1").show(10)ยังเรียงลำดับจากมากไปหาน้อย ผมมองใน StackOverflow และคำตอบที่ผมพบทั้งหมดล้าสมัยหรือเรียก RDDs ฉันต้องการใช้ดาต้าเฟรมดั้งเดิมในการจุดประกาย

คุณยังสามารถจัดเรียงคอลัมน์โดยการนำเข้าฟังก์ชัน spark sql

import org.apache.spark.sql.functions._
df.orderBy(asc("col1"))

หรือ

import org.apache.spark.sql.functions._
df.sort(desc("col1"))

การนำเข้า sqlContext.implicits._

import sqlContext.implicits._
df.orderBy($"col1".desc)

หรือ

import sqlContext.implicits._
df.sort($"col1".desc)

มันอยู่ในorg.apache.spark.sql.DataFrameสำหรับsortวิธีการ:

df.sort($"col1", $"col2".desc)

หมายเหตุ$และ.descด้านในsortสำหรับคอลัมน์เพื่อจัดเรียงผลลัพธ์ตาม

PySpark เท่านั้น

ฉันเจอโพสต์นี้เมื่อต้องการทำแบบเดียวกันใน PySpark วิธีที่ง่ายที่สุดคือเพิ่มพารามิเตอร์จากน้อยไปมาก = False:

df.orderBy("col1", ascending=False).show(10)

อ้างอิง: http://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame.orderBy

import org.apache.spark.sql.functions.desc

df.orderBy(desc("columnname1"),desc("columnname2"),asc("columnname3"))

df.sort($"ColumnName".desc).show()

ในกรณีของ Java:

หากเราใช้DataFramesในขณะที่ใช้การรวม (ที่นี่การรวมภายใน) เราสามารถจัดเรียง (ใน ASC) หลังจากเลือกองค์ประกอบที่แตกต่างกันในแต่ละ DF เป็น:

Dataset<Row> d1 = e_data.distinct().join(s_data.distinct(), "e_id").orderBy("salary");

ที่ไหน e_idคอลัมน์ที่ใช้การเข้าร่วมอยู่ในขณะที่จัดเรียงตามเงินเดือนใน ASC

นอกจากนี้เรายังสามารถใช้ Spark SQL เป็น:

SQLContext sqlCtx = spark.sqlContext();
sqlCtx.sql("select * from global_temp.salary order by salary desc").show();

ที่ไหน

• จุดประกาย -> SparkSession
• เงินเดือน -> มุมมอง GlobalTemp