先看视频。
【赵强老师】MapReduce数字的排序
MapReduce基于key的全排序的原理
如何使用mapreduce来做全排序?最简单的方法就是使用一个partition,因为一个partition对应一个reduce的task,然而reduce的输入本来就是对key有序的,所以很自然地就产生了一个全排序文件。但是这种方法在处理大型文件时效率极低,因为一台机器必须处理所有输出文件,从而完全丧失了mapreduce所提供的并行架构的优势。
如果是分多个partition呢,则只要确保partition是有序的就行了。首先创建一系列排好序的文件;其次,串联这些文件(类似于归并排序);最后得到一个全局有序的文件。比如有1000个1-10000的数据,跑10个ruduce任务,如果进行partition的时候,能够将在1-1000中数据的分配到第一个reduce中,1001-2000的数据分配到第二个reduce中,以此类推。即第n个reduce所分配到的数据全部大于第n-1个reduce中的数据。这样,每个reduce出来之后都是有序的了,我们只要concat所有的输出文件,变成一个大的文件,就都是有序的了。