读取有序文件时，Spark 是否保留记录顺序？答案

【问题标题】：Does Spark preserve record order when reading in ordered files?读取有序文件时，Spark 是否保留记录顺序？
【发布时间】：2017-08-22 15:55:55
【问题描述】：

我正在使用 Spark 读取记录（在本例中为 csv 文件）并处理它们。文件已经按某种顺序排列，但任何列都不会反映此顺序（将其视为时间序列，但没有任何时间戳列——每一行只是文件中的相对顺序）。我想在我的 Spark 处理中使用这个排序信息，来做一些事情，比如将一行与前一行进行比较。我不能明确地对记录进行排序，因为没有排序列。

Spark 是否保持从文件中读取记录的顺序？或者，有什么方法可以从 Spark 访问记录的文件顺序？

【问题讨论】：

标签： apache-spark

【解决方案1】：

是的，当从文件读取时，Spark 会保持记录的顺序。但是当洗牌发生时，顺序不会被保留。因此，为了保留顺序，您需要进行编程以使数据中不会发生混洗，或者您创建一个序列。记录的数字并使用这些序列。处理时的数字。

在像 Spark 这样的分布式框架中，数据被划分为集群以进行快速处理，肯定会发生数据混洗。所以最好的解决方案是create a sequential numbers to each rows 并使用该序列号进行订购。

【讨论】：

读取一个大的HDFS文件有多个并行任务，导致多个分区，你怎么能指望有order的概念？？好的，您可以“猜测”您正在处理第一个拆分（这使得可以在存在时跳过标题），但是对于顺序行编号，您会使用什么样的技巧...？
如果输入数据已经分区，那么它不可能像 hadoop 文件系统那样期望排序。在这种情况下，我们应该在将文件存储到 hdfs 之前设置序列号。
@RameshMaharjan 如果您从许多文件中读取数据集，然后每个文件都转到一个分区，我假设每个分区内都维护文件顺序，但是没有跨分区的顺序保证/ 文件？
那么答案正确与否？阅读内容第二条评论，顺便说一句。
@SamsonScharfrichter 所以我们的答案是否正确？我认为 zipwithindex 是诀窍，但是 ...

【解决方案2】：

当数据被打乱时，顺序不会被保留。但是，您可以在进行计算之前枚举行。如果您使用的是 RDD，则有一个名为 zipWithIndex (RDD[T] => RDD[(T, Long)]) 的函数可以完全满足您的搜索需求。

【讨论】：

如果要读取多个CSV文件，则需要使用mappartitions和zipWithIndex。