Як сортувати за стовпцем у порядку зменшення в Spark SQL?

я намагався df.orderBy("col1").show(10) але сортував у порядку зростання. df.sort("col1").show(10)також сортує у порядку зменшення. Я переглянув stackoverflow, і знайдені відповіді були застарілими або були передані на RDD . Я хотів би використовувати рідний фрейм даних в іскрі.

Ви також можете сортувати стовпчик, імпортуючи функції spark sql

import org.apache.spark.sql.functions._
df.orderBy(asc("col1"))

Або

import org.apache.spark.sql.functions._
df.sort(desc("col1"))

імпорт sqlContext.implicits._

import sqlContext.implicits._
df.orderBy($"col1".desc)

Або

import sqlContext.implicits._
df.sort($"col1".desc)

Це org.apache.spark.sql.DataFrameдля sortметоду:

df.sort($"col1", $"col2".desc)

Зауважте, $і .descвсередині sortстовпця можна сортувати результати за.

Тільки PySpark

Я натрапив на цю посаду, шукаючи зробити те саме в PySpark. Найпростіший спосіб - просто додати параметр висхідний = False:

df.orderBy("col1", ascending=False).show(10)

Довідка: http://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame.orderBy

import org.apache.spark.sql.functions.desc

df.orderBy(desc("columnname1"),desc("columnname2"),asc("columnname3"))

df.sort($"ColumnName".desc).show()

У випадку з Java:

Якщо ми використовуємо DataFrames, застосовуючи приєднання (тут Inner join), ми можемо сортувати (в ASC) після вибору окремих елементів у кожному DF як:

Dataset<Row> d1 = e_data.distinct().join(s_data.distinct(), "e_id").orderBy("salary");

де e_id стовпець, на якому застосовується приєднання, відсортований за зарплатою в ASC.

Також ми можемо використовувати Spark SQL як:

SQLContext sqlCtx = spark.sqlContext();
sqlCtx.sql("select * from global_temp.salary order by salary desc").show();

де

• іскра -> SparkSession
• зарплата -> Перегляд GlobalTemp.