在Apache Spark中,sortBy
是一种对数据进行排序的方法
- 首先,确保你已经保存了排序后的数据。你可以使用
saveAsTextFile
或saveAsHadoopFile
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")
- 接下来,从保存的位置加载排序后的数据。你可以使用
textFile
或hadoopFile
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")
- 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。