spark sortby如何进行数据归档

在Apache Spark中，要对数据进行排序并归档，可以使用sortBy函数对数据进行排序，然后使用write.partitionBy将排序后的数据写入不同的分区。以下是一个简单的示例：

首先，我们需要导入所需的库并创建一个SparkSession：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Sort and Archive") \
    .getOrCreate()

接下来，我们创建一个包含一些示例数据的DataFrame：

data = https://www.yisu.com/ask/[("Alice", 34), ("Bob", 27), ("Cathy", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]

df = spark.createDataFrame(data, columns)

现在，我们可以使用sortBy函数对数据进行排序，然后使用write.partitionBy将排序后的数据写入不同的分区：

# 按年龄对数据进行排序
sorted_df = df.sortBy("Age")

# 将排序后的数据写入不同的分区，例如按年份（如20-30, 31-40等）进行归档
sorted_df.write.partitionBy("Age").csv("output/path")

这将把排序后的数据写入output/path目录下的不同子目录中，每个子目录对应一个年龄范围。例如，年龄为27的Bob将被写入output/path/20-30目录下。