这个问题似乎很容易，但我无法理解它背后的真正工作。 我知道人们会说，分解成512 Megs的块并将它们排序为使用Map reduce的Merge Sort。
所以这是我的实际问题：
假设我将文件分成512 Megs块，然后发送到不同的主机进行排序。 假设这些机器使用了Merge Sort。 现在说，我有2000台机器每个排序2000,512兆块。现在当我合并它们时，它是如何工作的？尺寸不会继续增加吗？例如，合并两个512兆的将产生1024Megs，这是我的RAM的大小，那么这将如何工作？任何机器都不能将超过512兆块的块与另一块块合并，因为那么大小＆gt; 1 GB。
如果在合并结束时我将能够将两个0.5 TB的块与另一个0.5 TB的块合并。虚拟内存的概念是否会在这里发挥作用？
我在这里澄清我的基本知识，我希望我正确地问这个非常重要的问题（正确）。另外，谁应该做这个合并（排序后）？我的机器或那些2000机器中的一些？
答案 0 :(得分：6)
合并方式的简短版本如下：
1）您为要合并的每台计算机创建一个包含一个插槽的表。
2）你问每台机器他们还没有给你的最低入口。
3）从表中删除最低值的条目，输出它，并要求该机器用它尚未给你的最低条目重新填充慢速，如果机器没有条目，则将插槽留空。
4）重复步骤3，直到表格为空。
这允许您从N个机器合并，一次只存储N个条目。当然，您可以轻松优化它以保存每台机器的M个条目。在这种情况下，您需要存储N * M个条目，当一个插槽为空时，要求该机器输入M个条目。
答案 1 :(得分：4)
现在说，我有2000台机器，每台机器分拣2000个，512兆块。现在 当我把它们合并回来时，它是如何工作的？尺寸不会继续 再次增加？例如，合并两个512兆的将产生1024Megs 这是我的RAM的大小所以这将如何工作？任何机器都不能 将一块超过512兆块的块与另一块块合并，因为 那么尺寸＆gt; 1 GB。
这不是实际的mergesort实现的工作原理。关于mergesort（和相关的排序算法）的一个很酷的事情是你不需要在内存中拥有整个数据集来使它工作。合并时，您只需要一次读入内存中的一小部分文件，然后很快就会写出来。
换句话说，您不需要随机访问mergesort。如果它不适合这个不错的财产，那么sort the data on tape drives就不可能使用当时可用的技术。磁带驱动器当然不是随机访问介质，然后以千字节为单位测量RAM。
答案 2 :(得分：4)
此问题可以简化为更简单的问题。这个问题旨在迫使您采取一种方法。这是：
现在，它只是将k排序数组合并为新数组的问题。
合并k-sorted数组需要您一次维护一个包含k个元素的最小堆（Priority Queue）。
即。在我们的案例中， k = 1000 （文件）。 （ 1GB内存可以存储1000个数字）
因此，请保持从优先级队列中弹出元素并保存到磁盘。
您将有一个新文件，按大小1TB排序。
参考：http://www.geeksforgeeks.org/merge-k-sorted-arrays/
<强>更新
PS：可在具有1 GB RAM且具有更好数据结构的单台计算机上完成
合并可以在少于 O（N）空间的情况下使用优先级队列完成，即 O（K）空间，即问题的核心。
答案 3 :(得分：3)
这是一种应该有效的理论方法。假设你有2000个512mb文件，准备创建一个1TB文件。
如果您只是遍历每个文件，找到哪个文件具有最低的FIRST值，然后将其移动到您的目标文件中，然后重复，那么您将按顺序完成所有操作。 RAM使用量应该很小，因为您一次不需要打开多行。
显然你应该能够优化它 - 保持RAM中每个文件的第一行，它应该更快一些。
答案 4 :(得分：1)
合并排序的好处是你不需要随机访问;顺序访问会做。当数据集不适合内存时，这就是它的完美解决方案。
单个合并传递需要2个（或更多）输入并产生一个输出。您只需将输入组合到输出中，直到只剩下一个文件。