今天小编给大家分享一下spark中如何使用groupByKey进行分组排序的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
任务需求：已知RDD[(query:String, item_id:String, imp:Int, clk:Int)]，要求找到每个query对应的点击最多的前2个item_id，即：按照query分组，并按照clk降序排序，每组取前两个。
例如：
（连衣裙，1234, 22, 13）
（牛仔裤，2768, 34, 7）
（连衣裙，1673，45, 9）
（衬衣，3468， 67, 12）
（牛仔裤，2754, 68， 20）
（连衣裙，1976，93, 29）
希望得到：
（连衣裙，1976，93, 29）
（连衣裙，1234, 22, 13）
（牛仔裤，2754, 68， 20）
（牛仔裤，2768, 34, 7）
（衬衣，3468， 67, 12）
先看一个错误的版本：
val list = List(("连衣裙",1234, 22, 13),("牛仔裤",2768, 34, 7),("连衣裙",1673,45, 9)
,("衬衣",3468,67, 12),("牛仔裤",2754, 68, 20),("连衣裙",1976,93, 29))
val rdd = ss.sparkContext.parallelize(list)
val topItem_set= rdd.map(ele => (ele._1, (ele._2, ele._3, ele._4))).groupByKey()
.map(line => {
val topItem = line._2.toArray.sortBy(_._3)(Ordering[Int].reverse).take(2)
topItem.mkString(",")
topItem.map(x => {(line._1, x._1, x._2, x._3)})
})
topItem_set.foreach(println)
println()
topItem_set.map(_.mkString).foreach(println)我们把query作为key，其余放到一起，groupByKey后（map之前），类型为：RDD[(String, Iterable[(String, Int, Int)])]，根据query分组再map，line._2.toArray把Iterable转为Array，sortBy(_._3)是按最后一个Int即clk排序，(Ordering[Int].reverse)表示从大到小（sortBy默认从小到大，注意这里的sortBy是Array的成员函数而不是rdd的sortBy，用法比较不同），take(2)是取前2个，然后返回（query, item_id）。跑一下上面的过程。
返回：
[Lscala.Tuple4;@2b672e4
[Lscala.Tuple4;@52e50126
[Lscala.Tuple4;@1362b124
(连衣裙,1976,93,29)(连衣裙,1234,22,13)
(衬衣,3468,67,12)
(牛仔裤,2754,68,20)(牛仔裤,2768,34,7)上面3行是直接打印跟预期稍有差别，同一个key下的top两个元素是作为一个整体，但已经很接近目标，如果希望拆分，需要使用flatMap:
val topItem_set= rdd.map(ele => (ele._1, (ele._2, ele._3, ele._4))).groupByKey()
.flatMap(line => {
val topItem = line._2.toArray.sortBy(_._3)(Ordering[Int].reverse).take(2)
topItem.mkString(",")
topItem.map(x => {(line._1, x._1, x._2, x._3)})
})为什么呢？GroupByKey后，类型为RDD[(String, Iterable[(String, Int, Int)])]，如果用map，那每一个key对应的一个Iterable变量，相当于一条数据，map后的结果自然还是一条。但flatMap，相当于map+flat操作，这才是我们真正的需要的形式。
任务进阶：要求找到每个query对应的点击最多的前2个item_id，当点击一样时，选曝光最少的，即：按照query分组，并优先按照clk降序排序，其次按照imp升序排序，每组取前两个。
例如：
（连衣裙，1234, 22, 13）
（牛仔裤，2768, 34, 7）
（连衣裙，1673，45, 9）
（衬衣，3468， 67, 12）
（牛仔裤，2754, 68， 20）
（连衣裙，1976，93, 29）
（牛仔裤，1232, 20， 7）
希望得到：
（连衣裙，1976，93, 29）
（连衣裙，1234, 22, 13）
（牛仔裤，2754, 68， 20）
（牛仔裤，1232, 20, 7）
（衬衣，2768, 34, 7）
注意，上面样本中牛仔裤有两个样本的点击都是7，但标红的样本曝光数是更小，所以应该入选top2，直接上代码吧：
val list2 = List(("连衣裙",1234, 22, 13),("牛仔裤",2768, 34, 7),("连衣裙",1673,45, 9)
,("衬衣",3468,67, 12),("牛仔裤",2754, 68, 20),("连衣裙",1976,93, 29),("牛仔裤",1232, 20, 7))
val rdd2 = ss.sparkContext.parallelize(list2)
rdd2.foreach(println)
val topItem_set= rdd2.map(ele => (ele._1, (ele._2, ele._3, ele._4))).groupByKey()
.flatMap(line => {
val topItem = line._2.toArray.sortBy(x => (x._3, x._2))(Ordering.Tuple2(Ordering[Int].reverse, Ordering[Int])).take(2)
topItem.map(x => {(line._1, x._1, x._2, x._3)})
})
topItem_set.foreach(println)sortBy可以根据需要增加排序维度，参数按优先级排列，这个在日常使用较多。
以上就是spark中如何使用groupByKey进行分组排序的详细内容，更多关于spark中如何使用groupByKey进行分组排序的资料请关注九品源码其它相关文章！