1 题目

这一种题目的描述，大概有以后两种：

• 题目1：一个大文件在一台服务器上存不下，需要存放在多台服务器上，将这个大文件的内容进行排序。
• 题目2：一个大文件100G，存储在磁盘上，现在需要对这个文件的内容进行排序，而内存装不下整个文件。

2 分割为小文件+多路归并排序

基本思路：

1. step1：分割+排序
   从头开始将大文件$File$File的一个小部分读入内存中，将这一小部分进行排序，然后将排序后的这一小部分写入到一个独立的小文件$file_1$file1​中。循环前面的步骤，生成了一堆内部有序的小文件$file_1$file1​、$file_2$file2​、$file_3$file3​、… 、$file_N$fileN​。
2. step2：多路归并
   将每一个小文件的第一个数取出，即每一个小文件里的最小数，对这些数进行归并排序，将这些数里的最小数字$num_i$numi​（来自$file_i$filei​ ）写入大文件的第一行，此即整个大文件里的最小数字。
   将文件$file_i$filei​的行数指针+1，取出文件$file_i$filei​行数指针当前所指的数字，放入内存中，将大文件的行数指针+1。
   继续前面的循环，直到所有小文件都遍历完成。
   参考文献：100G 数据，只有 100M 内存，怎么排序？

3 归并排序程序

4 具体的描述

海量数据排序——如果有1TB的数据需要排序，但只有32GB的内存如何排序处理？
1、外排序
　　传统的排序算法一般指内排序算法，针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况。但是面对海量数据，即数据不可能一次全部载入内存，需要用到外排序的方法。外排序采用分块的方法（分而治之），首先将数据分块，对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序。然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序，得到所有数据的一个有序序列。

例如，考虑一个1G文件，可用内存100M的排序方法。首先将文件分成10个100M，并依次载入内存中进行排序，最后结果存入硬盘。得到的是10个分别排序的文件。接着从每个文件载入9M的数据到输入缓存区，输出缓存区大小为10M。对输入缓存区的数据进行归并排序，输出缓存区写满之后写在硬盘上，缓存区清空继续写接下来的数据。对于输入缓存区，当一个块的9M数据全部使用完，载入该块接下来的9M数据，一直到所有的9个块的所有数据都已经被载入到内存中被处理过。最后我们得到的是一个1G的排序好的存在硬盘上的文件。

2、1TB数据使用32GB内存如何排序
　　①、把磁盘上的1TB数据分割为40块（chunks），每份25GB。（注意，要留一些系统空间！）
　　②、顺序将每份25GB数据读入内存，使用quick sort算法排序。
　　③、把排序好的数据（也是25GB）存放回磁盘。
　　④、循环40次，现在，所有的40个块都已经各自排序了。（剩下的工作就是如何把它们合并排序！）
　　⑤、从40个块中分别读取25G/40=0.625G入内存（40 input buffers）。
　　⑥、执行40路合并，并将合并结果临时存储于2GB 基于内存的输出缓冲区中。当缓冲区写满2GB时，写入硬盘上最终文件，并清空输出缓冲区；当40个输入缓冲区中任何一个处理完毕时，写入该缓冲区所对应的块中的下一个0.625GB，直到全部处理完成。

3、继续优化
　　磁盘I/O通常是越少越好（最好完全没有），那么如何降低磁盘I/O操作呢？关键就在第5和第6步中的40路输入缓冲区，我们可以先做8路merge sort，把每8个块合并为1路，然后再做5-to-1的合并操作。
　　再深入思考一下，如果有多余的硬件，如何继续优化呢？有三个方向可以考虑：
　　使用并发：如多磁盘（并发I/O提高）、多线程、使用异步I/O、使用多台主机集群计算。
　　提升硬件性能：如更大内存、更高RPM的磁盘、升级为SSD、Flash、使用更多核的CPU。
　　提高软件性能：比如采用radix sort、压缩文件（提高I/O效率）等。

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