基于valu的python spark排序元素

Question

我是pythonspark的新手，我需要你的帮助，提前感谢你的帮助！在

我们开始吧，我有一段文字：

from datetime import datetime
from pyspark import SparkContext

def getNormalizedDate(dateOfCL):
        #the result will be in [0,1]
        dot=datetime.now()
        od=datetime.strptime("Jan 01 2010", "%b %d %Y")

        return (float((dateOfCL-od).days)/float((dot-od).days))

def addition(a, b):
        a1=a
        b1=b
        if not type(a) is float:
                a1=getNormalizedDate(a)
        if not type(b) is float:
                b1=getNormalizedDate(b)

        return float(a1+b1)

def debugFunction(x):
        print "x[0]: " + str(type(x[0]))
        print "x[1]: " + str(type(x[1])) + " --> " + str(x[1])
        return x[1]



if __name__ == '__main__':
        sc = SparkContext("local", "File Scores")

        textFile = sc.textFile("/data/spark/file.csv")
        #print "Number of lines: " + str(textFile.count())

        test1 = textFile.map(lambda line: line.split(";"))
        # result of this:
        # [u'01', u'01', u'add', u'fileName', u'Path', u'1', u'info', u'info2', u'info3', u'Sep 24 2014']

        test2 = test1.map(lambda line: (line[3], datetime.strptime(line[len(line)-1], "%b %d %Y")))

        test6=test2.reduceByKey(addition)
        #print test6
        test6.persist()

        result=sorted(test6.collect(), key=debugFunction)

最后出现一个错误：

^{pr2}$

有关信息，test6.collect（）提供了此内容

[(u'file1', 0.95606060606060606), 
(u'file2', 0.91515151515151516), 
(u'file3', 0.8797979797979798), 
(u'file4', 0.0), 
(u'file5', 0.94696969696969702), 
(u'file6', 0.95606060606060606), 
(u'file7', 0.98131313131313136), 
(u'file8', 0.86161616161616161)]

我想根据浮点值（不是键）对它进行排序 请问该怎么办？在

谢谢你们。在

Answer 1

我更喜欢使用[DataFrames][1]而不是RDD， API更高级。 可以按特定列对数据帧上的数据进行排序，如下所示：

df = spark.read.csv('input_data.csv')
df.sort('column_name').write.csv(path='output_path')

其中spark是pyspark.sql.session.SparkSession类的一个实例。在

Answer 2

对于那些可能感兴趣的人，我发现了问题所在。 我按键减少，然后执行值列表中包含的项的添加。 有些文件是唯一的，不会受到这种缩减的影响，因此它们仍然有一个日期而不是浮动。在

我现在做的是

test2 = test1.map(lambda line: (line[3], line[len(line)-1])).map(getNormalizedDate)

将生成对（文件、浮点）

只有这样，我才按键减少

最后，步骤

^{pr2}$

给了我我想要的正确的分类。在

我希望这有帮助！！在