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2024-12-23 16:22 | 星期一

spark sortby如何进行数据恢复

在Apache Spark中,sortBy是一种对数据进行排序的方法

  1. 首先,确保你已经保存了排序后的数据。你可以使用saveAsTextFilesaveAsHadoopFile等方法将结果保存到HDFS或其他分布式文件系统中。例如:
sorted_data = https://www.yisu.com/ask/sorted_rdd.sortBy(lambda x: x[1])"hdfs://localhost:9000/output")
  1. 接下来,从保存的位置加载排序后的数据。你可以使用textFilehadoopFile方法从HDFS或其他分布式文件系统中读取数据。例如:
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "DataRecoveryApp")
sorted_data = https://www.yisu.com/ask/sc.textFile("hdfs://localhost:9000/output")
  1. 最后,你可以对加载的数据进行进一步处理,例如计算、过滤等。例如:
from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("DataRecoveryApp")
sc = SparkContext(conf=conf)

sorted_data = https://www.yisu.com/ask/sc.textFile("hdfs://localhost:9000/output")
result = sorted_data.map(lambda line: line.split(",")).collect()

for r in result:
    print(r)

这样,你就可以从sortBy操作中恢复数据并进行进一步处理了。请注意,这里的示例代码是基于PySpark的,如果你使用的是Scala或Java版本的Spark,语法可能略有不同。

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