【Spark 应用】实现分组取topN

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package com.scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
/**
 * scala版本的groupTopN
 */
object GroupTopN {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("groupByTopN").setMaster("local[1]")
    //获取context
    val sc = new SparkContext(conf)
    //加载到内存RDD
    val scores = sc.textFile("score.txt", 1)
    //转换成为kv格式，方便分组操作
    val scoresMap = scores.map(x => {
      val al = x.split(" ")
      (al(0), al(1).toInt)
    })
    //分组
     val paris=scoresMap.groupByKey()
     //sort进行排序
     val result=paris.map(x=>(x._1,x._2.toList.sorted(Ordering.Int.reverse)))
        //遍历取值
     result.foreach(x =>{
       println("01 "+x._1)
       //前包后不包
       println("02 "+x._2.slice(x._2.length-4, x._2.length))
       })
//第二种方式：不建议使用
//     println(res)
//     def res():Any=result.foreach(x=>{
//       (x._1,x._2.toList.sorted)
       var lists2=List(2)//必须使用变量
       for(score <-  x._2){
       lists2=  lists2.:+(score.toInt)
             println(lists2)
       }
       println("集合是："+lists2)
       l.sorted(Ordering.Int.reverse)
*/    
//     })
  }
}