开发笔记:跨越分区的SparkSQLDataFrame顺序

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了跨越分区的SparkSQL DataFrame顺序相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

我想在这里提几件事。 1-源代码显示orderBy语句在内部调用排序api，全局排序设置为true。因此，输出级别缺乏排序表明在写入目标时排序丢失。我的观点是，对orderBy的调用始终需要全局订单。

2-使用剧烈的聚结，如在你的情况下强制单个分区，可能是非常危险的。我建议你不要这样做。源代码表明调用coalesce（1）可能会导致上游转换使用单个分区。这将是残酷的表现。

3-您似乎希望orderBy语句可以使用单个分区执行。我不认为我同意这一说法。这将使Spark成为一个非常愚蠢的分布式框架。

如果您同意或不同意声明，请告知我们。

你是如何从输出中收集数据的呢？

也许输出实际上包含已排序的数据，但您为了从输出中读取而执行的转换/操作是导致订单丢失的原因。

orderBy将在合并后生成新分区。要拥有单个输出分区，请重新排序操作...

DataFrame result = spark.sql("my sql").orderBy("col1").coalesce(1)
result.write.json("results.json")


正如@JavaPlanet所提到的，对于非常大的数据，您不希望合并到单个分区中。它将大大降低您的并行度。