Scala 分隔数据的Spark排序

我是新手。你能告诉我下面的代码有什么问题吗

val rawData="""USA | E001 | ABC DE | 19850607 | IT | $100
UK | E005 | CHAN CL | 19870512 | OP | $200
USA | E003 | XYZ AB | 19890101 | IT | $250
USA | E002 | XYZ AB | 19890705 | IT | $200"""
val sc = ...     
val data= rawData.split("\n")
val rdd= sc.parallelize(data)
val data1=rdd.flatMap(line=> line.split(" | "))
val data2 = data1.map(arr => (arr(2), arr.mkString(""))).sortByKey(false)
data2.saveAsTextFile("./sample_data1_output")

这里，

.sortByKey（false）

不工作，编译器给我错误信息：

[error] /home/admin/scala/spark-poc/src/main/scala/SparkApp.scala:26: value sortByKey is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)]
[error] val data2 = data1.map(arr => (arr(2), arr.mkString(""))).sortByKey(false) 

---

问题是如何获得MappedRDD？或者我应该在什么对象上调用sortByKey（）？

Spark在成对的RDD上提供额外的操作，如sortByKey（）。这些操作可以通过名为pairddfunctions的类获得，Spark使用隐式转换自动执行RDD->pairddfunctions包装

要导入隐式转换，请在程序顶部添加以下行：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._

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《Spark编程指南》关于的章节中讨论了这一点。

您可以粘贴完整/实际的编译器输出吗？[error]/home/admin/scala/Spark-poc/src/main/scala/SparkApp.scala:26:value-sortByKey不是org.apache.Spark.rdd.rdd[（String，String）][error]val-data2=data1.map（arr=>（arr（2），arr.mkString（“”））的成员。sortByKey（false）