Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统
在 Spark 中,sortBy
函数用于对集合中的元素进行排序。其原理如下:
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首先,
sortBy
函数会将输入的数据集(RDD、DataFrame 或 Dataset)按照指定的排序键(key)进行分区。分区是将数据集划分为若干个较小的子集,每个子集包含相同或相似的分区键值。 -
对于每个分区,Spark 会使用分区器(Partitioner)来确定如何将数据分配到不同的分区。默认情况下,Spark 使用哈希分区器(HashPartitioner),它根据分区键的哈希值将数据进行均匀分布。当然,你也可以选择其他分区器,如范围分区器(RangePartitioner)。
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在每个分区内部,Spark 会对数据进行本地排序。这通常是通过调用分区器对应的排序算法(如快速排序、归并排序等)来实现的。这种局部排序可以大大减少数据在网络中的传输量,提高整体性能。
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当所有分区都完成本地排序后,Spark 会将所有分区按照排序键进行全局排序。这通常是通过归并排序实现的,因为归并排序可以在多个节点上并行执行,从而充分利用集群资源。
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最后,
sortBy
函数返回一个新的排序后的数据集。
需要注意的是,sortBy
函数不会修改原始数据集,而是返回一个新的排序后的数据集。这是因为 Spark 的核心理念之一是不可变性(Immutability),这样可以避免在数据处理过程中产生意外的数据变更。