DataFrame sql - Spark scala order by没有给出正确的顺序

是因为在Spark Scala中，order by语句默认是按照升序进行排序的。如果想要按照特定的顺序进行排序，需要使用orderBy函数的asc或desc方法来指定排序方式。

例如，假设有一个DataFrame对象df，其中包含一个名为column_name的列，我们想要按照降序对该列进行排序，可以使用以下代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

val sortedDF = df.orderBy(col("column_name").desc)

这样就可以按照指定的列以降序进行排序了。

另外，如果需要按照多个列进行排序，可以在orderBy函数中传入多个列名，并指定每个列的排序方式。例如：

val sortedDF = df.orderBy(col("column_name1").asc, col("column_name2").desc)

这样就可以先按照column_name1列进行升序排序，再按照column_name2列进行降序排序。

对于DataFrame的排序操作，可以在Spark官方文档中找到更详细的介绍和示例：DataFrame排序。

此外，腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，如腾讯云EMR（Elastic MapReduce）和腾讯云COS（Cloud Object Storage），可以用于大数据处理和存储。你可以在腾讯云官方网站上找到更多关于这些产品的信息和文档。