# Spark中Python代码实现二次排序
## 引言
随着大数据的快速发展和应用，对数据的处理和分析需求越来越高。在大数据处理中，排序是一个常见的操作。一般的排序算法可以满足对数据的排序需求，但在某些特定场景下，需要对数据进行二次排序，即先按照某个字段排序，再按照另外一个字段排序。在Spark中，可以通过Python代码实现二次排序。
本文将介绍Spark中Python代码实现二次排序的原
原创
2023-08-10 17:00:53
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一、文本格式（sort.txt）1 52 43 61 32 1 二、编写类package com.scala/** * scala处理二次排序的类 * 需要有参数 */class SecondSortByK(val first:Int,val second :Int) extends Ordered[SecondSortByK] with Serializable...
原创
2022-11-03 14:39:23
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pyspark RDD 的介绍和基本操作RDD介绍虽然现在pyspark已经支持了DataFrame 但是有的时候不得不用一下RDD 但是 官方文档很多地方说的不明不白 所以自己做了实验在这里总结一下。RDD是用位置来做映射的 可以看做是一个大号的python list 区别在于他是被分布式存储 不是python中的list 是单机存储的 里面装的全是 单个元素或者元组(元素大于等于2的元组)。每
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2023-12-12 22:06:51
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一、二次排序 （1）输入与输出 （2）需求：数据如file1.txt，要求根据第一列降序，如果第一列相等，则根据第二列升序 分析：平时所使用的键值对是不具有比较意义的，也就说他们没法拿来直接比较，可以通过sortByKey，sortBy(pair._2)来进行单列的排序，但是没法进行两列的同时排序。可以自定义一个键值对的比较类来实现比较，类似于JAVA中自定义类实现可比较性实现com
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2023-06-30 22:07:13
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Ordered
原创
2016-12-31 00:45:48
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大数据中很多排序场景是需要先根据一列进行排序，如果当前列数据相同，再对 其他某列进行排序的场景，这就是二次排序场景出
原创
2022-07-01 17:35:00
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辅助排序和二次排序案例（GroupingComparator）1）需求有如下订单数据订单id商品id成交金额0000001Pdt_01222.80000001Pdt_0625.80000002Pdt_03522.80000002Pdt_04122.40000002Pdt_05722.40000003Pdt_01222.80000003Pdt_0233.8现在需要求出每一个订单中最贵的商品。2）输入
1.原理在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。
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2024-05-26 17:30:51
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# Python List的二次排序实现指南
在Python编程中，列表（list）是非常常用的数据结构之一。有时，我们需要对列表中的元素进行多层次的排序，这就是“二次排序”的概念。本文将指导你如何实现二次排序，并通过代码示例来详细解释每一步的实现方法。
## 流程概述
在进行二次排序时，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-20 03:19:10
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一、实验目的数据排序是许多实际任务在执行时要完成的一项工作，比如学生成绩评比、数据建议索引等。先对原始数据进行初步处理，为进一步的数据操作打好基础。 二、实例描述对输入文件中的数据进行排序。输入文件中的每行内容均为一个数字，即一个数据。要求在输出中每行有两个间隔的数字，其中，第二个数字代表原始数据，第一个数字代表这个原始数据在原始数据集中的位次。 样例输入：file1：
排序排序是将多个数据，依指定的顺序进行排列的过程。排序的分类内部排序指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。包括（交换式排序法、选择式排序法和插入式排序法）。外部排序数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。包括（合并排序法和直接合并排序法）。冒泡排序冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是：通过对待排序序列从后向前（从下标较大的元素开始），依次比较相邻元
一、概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序，这个默认排序可以满足一部分需求，但是也是十分有限的。在我们实际的需求当中，往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求。对于二次排序的实现，网络上已经有很多人分享过了，但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入，而且部分分析
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2024-01-18 17:01:03
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原理在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable
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2023-07-25 09:40:37
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07．Mapreduce实例——二次排序实验原理在Map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites，同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat，他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key，这一行的文本作为value。这就是自定义M
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2024-03-25 08:19:35
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写在前面：在处理排序任务时候，有时候需要对表格进行排序，比如第一列升序，第二列降序。。解决方案：思路一：用Python的sort特性进行:匿名函数中的x代表两个元素的列表，如果某一列i降序，就在x[i]加负号t = [
[1, 3],
[2, 1],
[1, 2],
[3, 1]
]
t.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))
prin
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2023-07-01 09:58:13
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二阶排序算法一.快速排序快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下： (1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。 (3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类
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2023-10-14 09:22:53
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主要做一些想法的总结1. 两数之和
哈希表传送门: 哈希表① 暴力解法用两层循环,循环获取数据,但会重复读取数据,所以我们需要从第一个和第二个数据开始,并且不要直接读取列表用下标作为循环的变量,依据下标循环读取列表在第二个循环使用 第一个循环的下标值+1 作为标准,就能很好的契合我们一组一组比对过去的需求记得在得到数据后,输出 return i,j 并且 break .若没找到,使用 e
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2024-06-19 10:03:46
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lambda 函数最开始接触循环，我们就写了一个函数实现了1加到100。我们是这样写的：```python
my_sum = 0
for i in range(1,101):
my_sum += i
print(my_sum)
```就像上面写的一样,代码非常简短明朗就能实现我们的需求。但是如果我们需求变成1加到1000或者50加到100等等我们就需要用到def函数。```python
def m
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2024-08-29 21:48:35
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四、交互功能及python二次开发使用避坑 文章目录四、交互功能及python二次开发使用避坑4.1 Python二次开发注意事项4.1.1 内置Python4.1.2 python二次开发使用说明 4.1 Python二次开发注意事项由于内置图形化编辑器所做的功能有限，设置的主要事件功能比较少，主要有对节点颜色、颜色亮度、节点材质纹理、设置节点可见性、气味、节点手柄相替换、逻辑组合、逻辑结束九个
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2023-08-04 12:47:50
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问题一：ClassNotFoundException: org...dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter解决办法 1、确保所有struts2所需要的包都导进去了（红色标记的），如图： &nb
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2024-07-04 14:33:43
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