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承接上一个文档《Spark本地环境实现wordCount单词计数》
进一步延伸，做一个词频前十的统计练习
逻辑：在reduceByKey的基础上，首先要根据key对应的value值进行排序（降序排序），取前10个的结果就是Top10
val reduceByKeyRDD = sc.textFile("file:///opt/bigdata/spark/README.md").flatMap(_.split(" ")).filter(_.nonEmpty).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
reduceByKeyRDD.sortBy(t => t._2,ascending=false)
reduceByKeyRDD.sortBy(t => t._2,ascending=false).take(10)
sortBy函数：第一个匿名函数表示按照元组的第二个元素进行排序，ascending=false表示按照降序排序，如果不指定这个参数，默认是升序的排序
reduceByKeyRDD.sortBy(t => t._2 * -1).take(10)也实现了降序排列，提取TOP10
下面这个方法也可以
reduceByKeyRDD.map(t => t.swap).sortByKey(ascending=false).map(t => t.swap).take(10)分解看下：
reduceByKeyRDD.map(t => t.swap).sortByKey(ascending=false).
t.swap ：("the",22) --> (22,"the") --> ("the",22)
reduceByKeyRDD.map(t => t.swap).sortByKey(ascending=false).map(t => t.swap).take(10)
下面这个性能会更好：
reduceByKeyRDD.map(t => t.swap).sortByKey(ascending=false).take(10).map(t => t.swap)
用top(10)代替sortByKey(ascending=false).take(10)这一部分
reduceByKeyRDD.map(t => t.swap).top(10).map(t => t.swap)
