spark读取txt文件，却总是报没有排序的错误，什么原因呢？

在使用Apache Spark读取TXT文件并尝试生成HFile时，如果遇到明明已经使用了sortBy或者类似的排序操作，但仍然报出数据未排序的错误，这可能是由以下几个原因导致的：

1. Sort Scope: 确保你的排序操作作用于整个DataFrame或RDD，并且是在进行HFile生成之前完成的。有时候，如果你在一个子DataFrame上执行了排序，然后忘了在合并回主DataFrame时保持排序状态，就可能导致这个问题。

2. Partitioning: 在进行排序时，Spark会重新分区数据以优化排序过程。如果你的数据在排序后没有正确地重新分配到各个分区中（特别是当使用repartition或coalesce来优化性能时），可能会导致某些分区内的数据看起来是无序的。确保在排序之后根据需要调整分区。

3. Shuffle and Sort Behavior: 默认情况下，Spark在shuffle过程中会对数据进行排序，但是特定的配置或操作可能改变了这一行为。检查你的Spark作业配置，确认没有设置如spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold等参数来绕过排序步骤。

4. Action vs Transformation: Spark是惰性的，这意味着直到执行一个行动（action）操作之前，转换（transformation）不会实际执行。确保在调用生成HFile的操作（这是一个行动操作）之前，排序操作已经被触发执行了。可以通过添加一个像count()这样的操作来强制执行之前的转换。

5. HFile要求: 生成HFile时，Hadoop HBase的工具或API通常要求输入数据严格有序，特别是对于同一行键（row key）的数据。确保你的排序不仅仅是基于某个字段，而是按照HBase的要求对所有记录进行了正确的排序，包括考虑复合row key的情况。

6. 代码审查: 可能存在代码逻辑上的问题，比如排序字段选择错误、排序方向不匹配需求或是中间处理步骤破坏了排序状态等。仔细检查涉及排序和写入HFile的所有相关代码段。

解决这类问题的一般步骤是： - 确认排序逻辑正确无误，覆盖所有必要的字段。 - 检查并适当调整Spark作业的分区策略。 - 强制执行排序操作后再进行HFile生成的步骤。 - 查看Spark作业的日志，寻找有关shuffle、sort或分区的任何异常信息。 - 如果使用了自定义函数或库来生成HFile，请确保它们与你的Spark版本兼容，并遵循了正确的数据处理流程。

如果以上方法都不能解决问题，建议提供更详细的错误信息或代码片段，以便进行更深入的分析。