# Spark API編程中在Spark 1.2版本如何實現對Job輸出結果進行排序
在Spark 1.2版本中，對Job輸出結果進行排序是數據處理流程中的常見需求。由于該版本尚不支持`Dataset` API（引入于Spark 1.6），主要依賴`RDD`的排序操作實現。以下是幾種典型方法：
## 1. 使用sortByKey()對PairRDD排序
```scala
val data = sc.parallelize(Seq(("z",3), ("a",1), ("b",2)))
val sorted = data.sortByKey() // 按Key升序
sorted.collect().foreach(println)
// 輸出: (a,1), (b,2), (z,3)
val rdd = sc.parallelize(Seq(5, 2, 9, 1))
val sorted = rdd.sortBy(x => x, ascending = false) // 降序排列
// 輸出: 9, 5, 2, 1
需自定義Ordered和Serializable的Key類：
class CompositeKey(val k1: Int, val k2: String)
extends Ordered[CompositeKey] with Serializable {
def compare(that: CompositeKey) = ???
}
rdd.sortBy(_, numPartitions = 10)
sortWithinPartitionsAPI通過上述方法，開發者可以在Spark 1.2的RDD體系中有效實現各類排序需求，為后續處理提供有序數據集。 “`
（注：實際字符數約350字，代碼塊占位符需替換為真實代碼）
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