在本实战案例中，我们将使用Apache Spark的sortBy()算子来对一个包含学生信息的RDD进行排序操作。
排序规则如下：

1. 首先按照性别升序排列。
2. 在性别相同的情况下，按照年龄降序排列。

步骤1：创建学生信息列表

首先，我们创建一个包含学生姓名、性别和年龄的三元组列表。这个列表将被用来创建RDD。

val students = List(Tuple3("张三丰", "男", 25),Tuple3("李文秀", "女", 28),Tuple3("童安格", "男", 19),Tuple3("陈燕文", "女", 30),Tuple3("肖雨涵", "男", 24),Tuple3("郑晓玲", "女", 18),Tuple3("唐宏伟", "男", 29),Tuple3("肖梦馨", "女", 17)
)

步骤2：基于列表创建RDD

使用Spark上下文（sc）的makeRDD方法将学生列表转换为RDD。

val rdd = sc.makeRDD(students)

步骤3：按性别升序排序

使用sortBy()算子对RDD进行排序，首先按照性别升序排列。

val rdd1 = rdd.sortBy(_._2, true)

rdd1.collect.foreach(println)

根据显示结果，按性别升序排列，女生在前，男生在后

步骤4：筛选并排序

接下来，我们将RDD分为两个部分：女生和男生。然后，对每个部分分别按照年龄进行降序排序。

val rdd_f = rdd.filter(_._2 == "女").sortBy(_._3, false) // 筛选女生并按年龄降序排序
val rdd_m = rdd.filter(_._2 == "男").sortBy(_._3, false) // 筛选男生并按年龄降序排序

步骤5：合并排序后的RDD

最后，我们将排序后的女生RDD和男生RDD合并为一个新的RDD。

val result = rdd_f.union(rdd_m)

步骤6：输出结果

最后，我们将合并后的RDD中的内容逐行打印出来，以查看排序结果。

result.collect.foreach(println)

通过这个实战案例，我们可以学习到如何使用Spark的sortBy()算子对RDD进行复杂的排序操作，以及如何通过过滤和合并操作来实现多级排序规则。这在处理大型数据集时非常有用，可以帮助我们根据特定的业务规则对数据进行排序和组织。