sortby

在 Spark RDD 中，sortBy 和 top 算子的各自适用场景在 Spark RDD 中，sortBy 和 top 算子各有适用场景，而它们的性能高低主要取决于数据规模和使用场景：

Spark RDD sortBy算子执行时进行数据 “采样”是什么意思？sortBy 在 Spark 中会在执行排序时采用 rangePartitioner 进行分区，这会影响数据的分区方式，并且这一步骤是通过对数据进行 “采样” 来计算分区的范围。不过，重要的是，sortBy 本身仍然是一个 transformation，它不会立即触发计算，但在执行过程中会涉及到对数据的排序、分区和最终计算。

Spark RDD 的 sortBy 和全局排序的理解差异回答 1：sortBy 实现了全局排序回答 2：RDD 不直接提供全局排序算子输出可能是：希望这个回答清晰解答了你的疑惑！

Spark RDD sortBy算子什么情况会触发shuffle在 Spark 的 RDD 中，sortBy 是一个排序算子，虽然它在某些场景下可能看起来是分区内排序，但实际上在需要全局排序时会触发 Shuffle。这里我们分析其底层逻辑，结合源码和原理来解释为什么会有 Shuffle 的发生。

通俗易懂理解Hive四种排序Hive的四种排序包括Sort By、Order By、Distribute By和Cluster By。有关这四种排序的区别，在大数据面试中可能会经常被问到，在我们很多人的实际应用中可能最常用的就是全局排序order by，因此对于其他几个排序理解并不准确，接下来我用简单的案例尽量描述清楚。