根据温度排序,温度相同按照湿度排序

原始数据

1949-10-01 14:21:02 34  23
1949-10-01 19:21:02 38  34
1949-10-02 14:01:02 36  56
1950-01-01 11:21:02 32  67
1950-10-01 12:21:02 37  11
1951-12-01 12:21:02 23  78
1950-10-02 12:21:02 41  39
1950-10-03 12:21:02 27  88
。。。。。

思路:
1.将数据读取到RDD1中
2.将RDD1中的数据转换成K-V格式的RDD2
3.对RDD2使用sortByKey排序
代码

public class SecondSort {
    public static void main(String[] args) {
//获取温度 湿度信息
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SecondSort").setMaster("local[1]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> weatherRdd = sc.textFile("weather");
        
        /**
         * mapToPair 算子是java api只能够独有的,在scala api中没有这个算子 在scala中相当于map
         * mapToPair可以返回一个KV格式的RDD
         * 泛型解释:
         *  String:wetherRDD中每一条元素的类型, SortObj:返回的RDD的key类型, String:返回的RDD的value类型
         */
        weatherRdd.mapToPair(new PairFunction<String, SortObj, String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            public Tuple2<SortObj, String> call(String log) throws Exception {
                //log = weatherRdd中每一条记录
                String[] splited = log.split("\t");
                Integer temperature = Integer.parseInt(splited[1].trim());
                Integer shidu = Integer.parseInt(splited[2]);
                SortObj sortObj = new SortObj(temperature,shidu);
                return new Tuple2<SortObj, String>(sortObj,log);
            }
        }).sortByKey()//对RDD2的温度进行排序
        .foreach(new VoidFunction<Tuple2<SortObj,String>>() {//遍历RDD2中每一条数据

            /**
             * SortObj RDD2的key的类型 String RDD2的value类型
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public void call(Tuple2<SortObj, String> t) throws Exception {
                // TODO Auto-generated method stub
                System.out.println(t);
            }
            /**
             * SortObj RDD2 Key的类型
             */
        });
        sc.stop();
    }
}

其中SortObj用来寻找温度相同的元素

public class SortObj implements Serializable,Comparable<SortObj> {
    private Integer temperature;
    private Integer shidu;
    public SortObj() {
        super();
    }
    public SortObj(Integer temperature, Integer shidu) {
        super();
        this.temperature = temperature;
        this.shidu = shidu;
    }
    public Integer getTemperature() {
        return temperature;
    }
    public void setTemperature(Integer temperature) {
        this.temperature = temperature;
    }
    public Integer getShidu() {
        return shidu;
    }
    public void setShidu(Integer shidu) {
        this.shidu = shidu;
    }
    @Override
    public int compareTo(SortObj o) {
        if(o.getTemperature() - getTemperature() == 0){
            return o.getShidu() - getShidu();
        }else{
            return o.getTemperature() - getTemperature();
        }
    }
}

问题:
在scala中如何将一个非KV格式的RDD变成KV格式的RDD?
原则: 只要是xxToPair这样的方法,他的返回值一定是一个KV格式的RDD

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,783评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,360评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 142,942评论 0 325
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,507评论 1 267
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,324评论 5 358
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,299评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,685评论 3 386
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,358评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,652评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,704评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,465评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,318评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,711评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,991评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,265评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,661评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,864评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容