长类型字段的Order by在Spark Java数据集中不起作用

我有一个数据集，下面是Employee对象中的字段

class Employee {String loginSession, Long loginDateTimeMilli, String name , string empType, String location}

我必须对数据集执行以下操作

    group by loginSession
    order by loginDateTimeMill

下面是我如何执行相同的操作

ds.orderBy(col('loginDateTimeMill').asc())
.groupBy(col('loginSession'))
.agg(collect_list(struct) ...) ... 

这给了我以下输出（示例）

以下是预期产出

[[loginSession, WrappedArray([name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_1]
                            ,[name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_2]
                            ,[name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_3])]

不知道为什么它不起作用。我做错什么了吗？ 任何帮助都将不胜感激。 我正在为spark使用JavaAPI

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编辑：我正在为每个登录会话创建文件，该会话工作正常，唯一的问题是详细信息没有按顺序排序。此外，问题并不在于生成的所有文件，它只在某些情况下出现。

这是意料之中的，

groupBy

将不会由于无序而保留顺序。您应该将

logindamelli

打包为结构中的第一个元素，然后使用

sort\u数组

。或者，使用数据集API（

groupByKey

，

mapGroups

）进行聚合，这取决于您下一步打算做什么，只需按会话和日期排序，并根据顺序进行分组可能更容易。@RaphaelRoth:

LoginDataMemilli

是包装数组中的第一列。如果

groupBy

没有保存订单，那么在

orderBy

中传递列

loginSession

是否会像@realponsum>所建议的那样工作？我的建议很好，这仅取决于您对结果数据所做的操作。也就是说，如果你正在收集它给司机或做其他事情。如果您想进一步了解这一点，您应该将该信息添加到问题中。@realpoint已用Edit更新@RaphaelRoth:我已经尝试过使用

排序数组

，但在聚合方面也没有运气，我有很多列。

[[loginSession, WrappedArray([name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_1]
                            ,[name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_2]
                            ,[name1,emptype1,location1,loginDateTimeMilli_3])]