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Spark經典案例6-求top值

2024-06-28 16:01:35
字體:
來源:轉載
供稿:網友

需求分析 orderid,userid,payment,PRoductid 求topN的payment值 a.txt 1,9819,100,121 2,8918,2000,111 3,2813,1234,22 4,9100,10,1101 5,3210,490,111 6,1298,28,1211 7,1010,281,90 8,1818,9000,20

b.txt 100,3333,10,100 101,9321,1000,293 102,3881,701,20 103,6791,910,30 104,8888,11,39

scala代碼

package ClassicCaseimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * 業務場景:求top值 * Created by YJ on 2017/2/8. */object case6 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("reduce") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val six = sc.textFile("hdfs://192.168.109.130:8020//user/flume/ClassicCase/case6/*", 2) var idx = 0; val res = six.filter(x => (x.trim().length > 0) && (x.split(",").length == 4)) .map(_.split(",")(2)) .map(x => (x.toInt, "")) .sortByKey(false) //fasle ->倒序 .map(x => x._1).take(5) .foreach(x => { idx = idx + 1 println(idx + "/t" + x) }) }}

結果輸出: 1 9000 2 2000 3 1234 4 1000 5 910


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