这个问题看似简单,但我无法理解其背后的真正工作。 我知道人们会说,分解成 512 Megs block 并像使用 Map reduce 使用合并排序一样对它们进行排序。
所以这是我的实际问题:
假设我将文件分成 512 Megs block ,然后发送到不同的主机对它们进行排序。 假设这些机器使用合并排序。 现在说,我有 2000 台机器,每台机器排序 2000,512 兆 block 。现在,当我将它们合并回来时,它是如何工作的?尺寸不会再继续增加吗?例如,合并两个 512 兆将产生 1024 兆,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 block 的 block 与另一个 block 合并,因为这样大小会 > 1 GB。
在合并结束时,我如何才能将两个 0.5 TB block 与另一个 0.5 TB block 合并。虚拟内存的概念在这里发挥作用吗?
我来这里是为了澄清我的基础知识,我希望我能正确地(正确地)问这个非常重要的问题。另外,谁应该做这个合并(排序后)?我的机器还是那 2000 台机器中的几台?
最佳答案
这个问题可以简化为一个更简单的问题。这个问题旨在迫使您采取一种方法。在这里:
现在,这只是一个将 k 排序数组合并为一个新数组的问题。
合并 k 排序数组需要您同时维护一个包含 k 个元素的最小堆(优先级队列)。
即k = 1000(文件)在我们的例子中。 ( 1GB内存可存储1000个数字 )
因此,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,大小为 1TB。
引用:http://www.geeksforgeeks.org/merge-k-sorted-arrays/
更新
PS:可以在具有更好数据结构的 1 GB RAM 的单机上完成
使用优先级队列可以在小于 O(N) 空间 的情况下完成合并,即 O(K) 空间,即问题的核心。
关于c++ - 在具有 1GB RAM 的机器上对 1TB 文件进行排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8599012/
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