MapReduce全局排序及其实现

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。在MapReduce中，排序是一项常见的操作，而全局排序是指对整个数据集进行排序。在本文中，我们将讨论如何使用MapReduce的TotalOrderPartitioner来实现全局排序，并提供相应的源代码。

总体思路：

1. 使用MapReduce的两个阶段进行排序：映射（Map）和归约（Reduce）。
2. 在映射阶段，将数据划分为多个键值对，其中键表示要排序的记录的一部分，值为记录本身。映射函数将每个键值对映射到一个或多个中间键值对。
3. 在归约阶段，对中间键值对进行处理，以获取排序后的结果。归约函数将相同的键的所有值组合在一起，并按照键的顺序输出。

下面是一个示例代码，展示了如何使用MapReduce的TotalOrderPartitioner来实现全局排序：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration