5亿个数的大文件怎么排序？
问题
给你1个文件bigdata，大小4663M，5亿个数，文件中的数据随机，一行一个整数：
6196302
3557681
6121580
2039345
2095006
1746773
7934312
2016371
7123302
8790171
2966901
...
7005375
现在要对这个文件进行排序，怎么做？
内部排序
先尝试内排，选2种排序方式：
3路快排：
private final int cutoff = 8;
public <T> void perform(Comparable<T>[] a) {
perform(a,0,a.length - 1);
}
private <T> int median3(Comparable<T>[] a,int x,int y,int z) {
if(lessThan(a[x],a[y])) {
if(lessThan(a[y],a[z])) {
return y;
}
else if(lessThan(a[x],a[z])) {
return z;
}else {
return x;
}
}else {
if(lessThan(a[z],a[y])){
return y;
}else if(lessThan(a[z],a[x])) {
return z;
}else {
return x;
}
}
}
private <T> void perform(Comparable<T>[] a,int low,int high) {
int n = high - low + 1;
//当序列非常小，用插入排序
if(n <= cutoff) {
InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort();
insertionSort.perform(a,low,high);
//当序列中小时，使用median3
}else if(n <= 100) {
int m = median3(a,low,low + (n >>> 1),high);
exchange(a,m,low);
//当序列比较大时，使用ninther
}else {
int gap = n >>> 3;
int m = low + (n >>> 1);
int m1 = median3(a,low,low + gap,low + (gap << 1));
int m2 = median3(a,m - gap,m,m + gap);
int m3 = median3(a,high - (gap << 1),high - gap,high);
int ninther = median3(a,m1,m2,m3);
exchange(a,ninther,low);
}
if(high <= low)
return;
//lessThan
int lt = low;
//greaterThan
int gt = high;
//中心点
Comparable<T> pivot = a[low];
int i = low + 1;
/*
* 不变式：
* a[low..lt-1] 小于pivot -> 前部(first)
* a[lt..i-1] 等于 pivot -> 中部(middle)
* a[gt+1..n-1] 大于 pivot -> 后部(final)
*
* a[i..gt] 待考察区域
*/
while (i <= gt) {
if(lessThan(a[i],pivot)) {
//i-> ,lt ->
exchange(a,lt++,i++);
}else if(lessThan(pivot,a[i])) {
exchange(a,i,gt--);
}else{
i++;
}
}
// a[low..lt-1] < v = a[lt..gt] < a[gt+1..high].
perform(a,low,lt - 1);
perform(a,gt + 1,high);
}
归并排序：
/**
* 小于等于这个值的时候，交给插入排序
*/
private final int cutoff = 8;
/**
* 对给定的元素序列进行排序
*
* @param a 给定元素序列
*/
@Override
public <T> void perform(Comparable<T>[] a) {
Comparable<T>[] b = a.clone();
perform(b, a, 0, a.length - 1);
}
private <T> void perform(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,int low,int high) {
if(low >= high)
return;
//小于等于cutoff的时候,交给插入排序
if(high - low <= cutoff) {
SortFactory.createInsertionSort().perform(dest,low,high);
return;
}
int mid = low + ((high - low) >>> 1);
perform(dest,src,low,mid);
perform(dest,src,mid + 1,high);
//考虑局部有序 src[mid] <= src[mid+1]
if(lessThanOrEqual(src[mid],src[mid+1])) {
System.arraycopy(src,low,dest,low,high - low + 1);
}
//src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high]
merge(src,dest,low,mid,high);
}
private <T> void merge(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,int low,int mid,int high) {
for(int i = low,v = low,w = mid + 1; i <= high; i++) {
if(w > high || v <= mid && lessThanOrEqual(src[v],src[w])) {
dest[i] = src[v++];
}else {
dest[i] = src[w++];
}
}
}
数据太多，递归太深，会导致栈溢出。数据太多，数组太长，会导致OOM。
可见这两种方式不适用。
位图法
BitMap算法的核心思想是用bit数组来记录0-1两种状态，然后再将具体数据映射到这个比特数组的具体位置，这个比特位设置成0表示数据不存在，设置成1表示数据存在。
BitMap算在在大量数据查询、去重等应用场景中使用的比较多，这个算法具有比较高的空间利用率。
实现代码如下：
private BitSet bits;
public void perform(
String largeFileName,
int total,
String destLargeFileName,
Castor<Integer> castor,
int readerBufferSize,
int writerBufferSize,
boolean asc) throws IOException {
System.out.println("BitmapSort Started.");
long start = System.currentTimeMillis();
bits = new BitSet(total);
InputPart<Integer> largeIn = PartFactory.createCharBufferedInputPart(largeFileName, readerBufferSize);
OutputPart<Integer> largeOut = PartFactory.createCharBufferedOutputPart(destLargeFileName, writerBufferSize);
largeOut.delete();
Integer data;
int off = 0;
try {
while (true) {
data = largeIn.read();
if (data == null)
break;
int v = data;
set(v);
off++;
}
largeIn.close();
int size = bits.size();
System.out.println(String.format("lines : %d ,bits : %d", off, size));
if(asc) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (get(i)) {
largeOut.write(i);
}
}
}else {
for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
if (get(i)) {
largeOut.write(i);
}
}
}
largeOut.close();
long stop = System.currentTimeMillis();
long elapsed = stop - start;
System.out.println(String.format("BitmapSort Completed.elapsed : %dms",elapsed));
}finally {
largeIn.close();
largeOut.close();
}
}
private void set(int i) {
bits.set(i);
}
private boolean get(int v) {
return bits.get(v);
}
外部排序
什么是外部排序？
- 内存极少的情况下，利用分治策略，利用外存保存中间结果，再用多路归并来排序;
实现原理如下：
1.分成有序的小文件
内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件bigdata.xxx.part.sorted. 循环利用memBuffer直到大文件处理完毕，得到n个有序的磁盘文件：
2.合并成1个有序的大文件
现在有了n个有序的小文件，怎么合并成1个有序的大文件？
利用如下原理进行归并排序：
举个简单的例子：
文件1：3,6,9。 文件2：2,4,8。 文件3：1,5,7。
第一回合： 文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行。 文件2的最小值：2，排在文件2的第1行。 文件3的最小值：1，排在文件3的第1行。 那么，这3个文件中的最小值是：min(1,2,3) = 1。 也就是说，最终大文件的当前最小值，是文件1、2、3的当前最小值的最小值。 上面拿出了最小值1，写入大文件。
第二回合： 文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行。 文件2的最小值：2，排在文件2的第1行。 文件3的最小值：5，排在文件3的第2行。 那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2。 将2写入大文件。
也就是说，最小值属于哪个文件，那么就从哪个文件当中取下一行数据。（因为小文件内部有序，下一行数据代表了它当前的最小值）
感兴趣的小伙伴可以自己尝试去实现下~
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