+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 7| 2| 3|
| 1| 8| 6|
| 4| 5| 9|
+----+----+----+
2、默认的升序排序效果(按col2排序，以下都是)
df.orderBy("col2").show()+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 7| 2| 3|
| 4| 5| 9|
| 1| 8| 6|
+----+----+----+
3、降序方法一
df.orderBy(-df("col2")).show+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 1| 8| 6|
| 4| 5| 9|
| 7| 2| 3|
+----+----+----+
这个方法在前面加上负号-即可，看起来挺简单的，但是其实这种方法不能在第一次构建df的时候进行排序，必须先创建好一个df，再用创建好的df生成新的df。
4、降序方法二
下面的方法和方法一是一样的
df.orderBy(df("col2").desc).show+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 1| 8| 6|
| 4| 5| 9|
| 7| 2| 3|
+----+----+----+
5、降序方法三
import org.apache.spark.sql.functions._
df.orderBy(desc("col2")).show+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 1| 8| 6|
| 4| 5| 9|
| 7| 2| 3|
+----+----+----+
这种方法是我比较喜欢的，因为在第一次创建的时候就可以排序了，且使用起来也很简洁。
可以使用下面的代码测试一下
spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3").orderBy(desc("col2")).show6、降序方法四
下面的方法和方法三是一样的，由于结果一样，就不贴上了
df.orderBy(-col("col2")).show7、降序方法五
下面的方法和方法四是一样的，由于结果一样，就不贴上了
df.orderBy(col("col2").desc).show8、sort函数
sort函数和orderBy用法和结果是一样的，因为orderBy和sql语法里的order by名字一样，所以我首先想到这个方法，就把orderBy放在前面介绍了（sort比orderBy短一点哈~）
df.sort(desc("col2")).show附录
package com.dkl.leanring.spark.dfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject DfSortDesc { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("DfSortDesc").master("local").getOrCreate() val data = Array((7, 2, 3), (1, 8, 6), (4, 5, 9)) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3") //打印 df
df.show() // 默认的升序
df.orderBy("col2").show() //降序方法一
df.orderBy(-df("col2")).show //降序方法二同上
df.orderBy(df("col2").desc).show import org.apache.spark.sql.functions._ //降序方法三
df.orderBy(desc("col2")).show //测试方法三
spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3").orderBy(desc("col2")).show //降序方法四
df.orderBy(-col("col2")).show //降序方法五
df.orderBy(col("col2").desc).show //sort函数和orderBy用法和结果是一样的
df.sort(desc("col2")).show
spark.stop()
}
}
作者：董可伦
链接：https://www.jianshu.com/p/8939d24dca8d
