spark3.0教程：RDD行动算子 top()-马育民老师

# 说明

底层调用 `takeOrdered()`，全局数据中按 **降序** 排序，取出前 n 个元素，组成数组并返回

### 应用场景

取 **最大** TopN

# 声明

```
def top(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]
```

**形参：**

- num：前 num 个元素

- ord：排序方式（隐式值）。隐式变量，写在函数的后面，详见 [scala教程：隐式转换-隐式值（隐式变量）](https://www.malaoshi.top/show_1IX1L1LawtfG.html "scala教程：隐式转换-隐式值（隐式变量）")

**返回值：**
- 先排序，然后取前 n 个元素组成的 Array

### 例子

```
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparConf)

val rdd:RDD[Int] = sc.makeRDD( Array( 5,2,4,1,6,3 ),2 )

val res:Array[Int]=rdd.take(3)// 直接从rdd取前3个元素
res.foreach(println)
println("====================")
val res2:Array[Int]=rdd.top(3)// 先降序排序，然后从rdd取前3个元素
res2.foreach(println)
sc.stop()
```

### 倒序-取最小topn

推荐使用 `takeOrdered()` 算子，详见[链接](https://www.malaoshi.top/show_1IX1O0GCy1eb.html "链接")

```
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparConf)

val rdd:RDD[Int] = sc.makeRDD( Array( 5,2,4,1,6,3 ),2 )

val res:Array[Int]=rdd.top(3)(Ordering[Int].reverse)// 先升序排序，然后从rdd取前3个元素
res.foreach(println)
sc.stop()
```

原文出处：http://www.malaoshi.top/show_1GW2N3sn5PTI.html