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  • 加上-t选项。 -t选项的功能是使输出的结果将以时间降序排列。 如果希望时间的升序排列,可以使用管道符将返回的结果传入tac...查询当前目录的文件并以降序排列:ll -t查询当前目录的文件并以升序排列:ll -t | tac

    加上-t选项。
    -t选项的功能是使输出的结果将以时间降序排列。
    如果希望按时间的升序排列,可以使用管道符将返回的结果传入tac命令。
    用法示例:
    查询当前目录的文件并以降序排列:ll -t

    查询当前目录的文件并以升序排列:ll -t | tac

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  • 可以加上-t选项。...如果希望时间的升序排列,可以使用管道符将返回的结果传入tac命令。 用法示例: 查询当前目录的文件并以降序排列:ll -t 查询当前目录的文件并以升序排列:ll -t | tac

    可以加上-t选项。

    -t选项的功能是使输出的结果将以时间降序排列。

    如果希望按时间的升序排列,可以使用管道符将返回的结果传入tac命令。

    用法示例:

    查询当前目录的文件并以降序排列:ll -t

    查询当前目录的文件并以升序排列:ll -t | tac


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  • SQL 查询结果降序

    2020-12-13 17:19:43
    本文档为个人博客文档系统的备份版本、作者:小游、作者博客:点击访问 使用orderby语句 SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC 这里是降序排序 ASC是升序

    本文档为个人博客文档系统的备份版本、作者:小游、作者博客:点击访问

    使用orderby语句
    SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC
    这里是降序排序 ASC是升序

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  • Spark DataFrame某列降序排序

    千次阅读 2019-12-11 16:30:42
    本文总结如何将DataFrame某列降序排序,因为Spark默认的排序方式为升序,而降序的用法和java语言等又不一样,所以需要特地总结记录一下其用法。 1、创建测试用DataFrame 1 2 3 val data = ...

    前言

    本文总结如何将DataFrame按某列降序排序,因为Spark默认的排序方式为升序,而降序的用法和java语言等又不一样,所以需要特地总结记录一下其用法。

    1、创建测试用DataFrame

    1
    2
    3
    
    val data = Array((7, 2, 3), (1, 8, 6), (4, 5, 9))
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3")
    df.show()
    
    1
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    5
    6
    7
    
    +----+----+----+
    |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)

    1
    
    df.orderBy("col2").show()
    
    1
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    7
    
    +----+----+----+
    |col1|col2|col3|
    +----+----+----+
    |   7|   2|   3|
    |   4|   5|   9|
    |   1|   8|   6|
    +----+----+----+
    

    3、降序方法一

    1
    
    df.orderBy(-df("col2")).show
    
    1
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    3
    4
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    6
    7
    
    +----+----+----+
    |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

    1
    
    df.orderBy(df("col2").desc).show
    

     

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    +----+----+----+
    |col1|col2|col3|
    +----+----+----+
    |   1|   8|   6|
    |   4|   5|   9|
    |   7|   2|   3|
    +----+----+----+
    

    5、降序方法三

    1
    2
    
    import org.apache.spark.sql.functions._
    df.orderBy(desc("col2")).show
    
    1
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    4
    5
    6
    7
    
    +----+----+----+
    |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

    1
    
    spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3").orderBy(desc("col2")).show
    

     

    • 注:上面导入的包,在spark-shell里执行的时候是不需要的

    6、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

    1
    
    df.orderBy(-col("col2")).show
    

     

    7、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

    1
    
    df.orderBy(col("col2").desc).show
    

     

    8、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~)

    1
    
    df.sort(desc("col2")).show
    

     

    附录

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    package com.dkl.leanring.spark.df
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object 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()
    
      }
    
    }

    转自  https://dongkelun.com/2018/07/04/sparkDfSortDesc/ 

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空空如也

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对查询结果按降序排序