10亿条记录排序

10亿个字符串的排序问题

博客分类：  数据结构

10亿个字符串排序 

一、问题描述

有一个大文件，里面有十亿个字符串，乱序的，要求将这些字符串以字典的顺序排好序

 

二、解决思路

        将大文件切割成小文件，每个小文件内归并排序；

        对所有的小文件进行归并排序——多重归并排序

 

三、解决方案

3.1 模拟产生10亿个随机字符

 public static void generateDate() throws IOException {
     BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(ORIGINALPATH));
     Random random = new Random();
     StringBuffer buffer = new StringBuffer(
     "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ");
     int range = buffer.length();
     int length = 1;
     for (int i = 0; i < BIGDATALENGTH; i++) {
         StringBuffer sb = new StringBuffer();
         length = random.nextInt(20)+1;
                //System.out.println("length--->"+length);
         for (int j = 0; j < length; j++) {
                        //System.out.println("j--->"+j);
             sb.append(buffer.charAt(random.nextInt(range)));
         }
         System.out.println("sb---->"+sb);
         writer.write(sb.toString() + "\n");
     }
     writer.close();
 }

 

3.2 对大文件进行切割

 /**
  * 将原始数据分成几块 并排序 再保存到临时文件
  * @throws IOException
  */
 public static void splitData() throws IOException {
     @SuppressWarnings("resource")
     BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(ORIGINALPATH));
     tempFiles = new File[BIGDATALENGTH / TEMPFILELENGTH];//将会产生的临时文件列表
     for (int i = 0; i < tempFiles.length; i++) {
         tempFiles[i] = new File(TEMPFILEPATH + "TempFile" + i + ".txt");
         BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(tempFiles[i]));
         HashMap hashMap = new HashMap();//未排序
         //每次读出TEMPFILELENGTH个文件 保存到smallLine中
         for (int j = 1; j <= TEMPFILELENGTH; j++) {
             String text = null;
             if ((text = br.readLine()) != null) {
                 hashMap.put(j, text);
             }
         }
         hashMap = MergeSort.sort(hashMap);
         for(int k=1; k<=TEMPFILELENGTH; k++){
             writer.write(String.valueOf(hashMap.get(k))
                     + System.getProperty("line.separator"));
 //System.getProperty("line.separator")相当于\n
         }
         writer.close();
     }
 }

 

3.3 对小文件进行递归归并 

 /**
  * 多路归并排序
  * @param files
  * @throws IOException
  */
 public static void multiWaysMergeSort(String[] files) throws IOException {
     System.out.println("归并文件-----第 "+mergeSortCount+" 次-----");
     //当最后只有一个文件的时候 数据已经排序成功 直接复制保存到结果文件
     if (files.length == 1) {
         String lastFilePath = LASTFILEPATH + LASTFILENAME;
         copyFile(files[0], lastFilePath, false);
         //deleteFile(files[0]);
         return;
     }
     for (int i = 0; i < files.length; i+=2) {
 //开始合并两个相邻的文件 所以一次跳两个
         if (i == files.length - 1) {
 //这时候已经只剩下最后一个文件了 不需要合并 本趟归并结束
             renameFile(files[i], i);
             break;
         }
         //将br1 和 br2 写入到Write
         BufferedReader br1 = new BufferedReader(new FileReader(files[i]));
         BufferedReader br2 = new BufferedReader(new FileReader(files[i + 1]));
         BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(TEMPFILEPATH + "last_" + mergeSortCount + "_" + i + ".txt"));
         String s1 = br1.readLine();
         String s2 = br2.readLine();
         while (s1 != null || s2 != null) {
             if (s1 != null && s2 != null) {
                 //都不为空 才有比较的必要
                 int mergeResult = s1.compareTo(s2);
                 if (mergeResult > 0) {//s1在s2后面
                     writer.write(s2);
                     writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                     s2 = br2.readLine();
                 }
                 if (mergeResult == 0) {//s1=s2
                     writer.write(s1);                                   writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                     writer.write(s2);                                   writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                     //System.out.println("write time : " + writeTime++);
                     s1 = br1.readLine();
                     s2 = br2.readLine();
                 }
                 if (mergeResult < 0) {//s1在s2前面
                     writer.write(s1);                                   writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                     s1 = br1.readLine();
                 }
             }
             if (s1 == null && s2 != null) {
                 writer.write(s2);
                 writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                 s2 = br2.readLine();
             }
             if (s2 == null && s1 != null) {
                 writer.write(s1);
 writer.write(System.getProperty("line.separator"));
                 s1 = br1.readLine();
             }
         }
         br1.close();
         br2.close();
 //          deleteFile(files[i]);
 //          deleteFile(files[i + 1]);
         writer.close();
     }
     mergeSortCount++;
     multiWaysMergeSort(getTempFiles("last_" + (mergeSortCount-1) + "_"));
 }

 

3.4 运行结果分析

①生成10亿个随机字符串，时间太久了，，字符串长度随机在[1,20]之间时，文件大小大概在10.7 GB (11,500,161,591 字节)

② 切割成小文件，小文件内归并排序，每个文件内的数据100万条时，随机选取五个排序时间如下：

一共发生了410832612 次对比一共发生了 899862656 次交换执行时间为3545毫秒

一共发生了429506513 次对比一共发生了 940765504 次交换执行时间为3512毫秒

一共发生了448181315 次对比一共发生了 981668352 次交换执行时间为3497毫秒

一共发生了466856137 次对比一共发生了 1022571200 次交换执行时间为3497毫秒

一共发生了485530473 次对比一共发生了 1063474048 次交换执行时间为3981毫秒

总共1000个文件切割耗时为

切割小文件所用时间--->4341734ms--->4341.734s--->72.36m--->1.206h

③  小文件递归归并，1000个文件，

共发生了10次归并，

产生临时文件总共1999个，

总大小为127.8 GB (137,201,789,278 字节)，

产生结果文件11.6 GB (12,500,161,591 字节)

比源文件多了10亿个字节......

总耗时为--->7374129ms--->7374.129s--->122.9m--->2.048h

不得不提的是，最后执行结果成功，也不枉我苦苦等待

四、相关技术

4.1 归并排序

排序原理不多介绍，各种到处都有，如果一时不记得，看下面的原理图。秒懂。

  

    4.2 文件读写

本程序很重要的一点就是对于文件的读写，Buffer的文件读写可以很大程度的改善速率

写操作：

BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(PATH));

writer.write("hhf\n");

读操作：

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(PATH));

text = br.readLine()

 

五、关于优化

5.1分小文件时优化

前提：数据均匀，保证每个小文件大小不会超过内存的容量

处理：在分数据到小文件时，按字符串按首字母将其分到指定文件中，如A-C分配到1.txt，D-F分配到2.txt.......

优点：只需要小文件内数据排序，排序号后，即可将1.txt、2.txt、3.txt直接连接起来，极大的缩短了归并时间，相当于把递归归并变成了文件连接而已

缺点：前提不是很容易把握，若有一个小文件内的数据量大于内存的大小，则排序失败，存在一定的风险

 

5.2小文件内排序时优化

前提：保证每个小文件内数据量比较不是特别的大

处理：将小文件内的数据进行快速排序

优点：快排的时间效率是高于归并的

以下是测试数据

排序数量级  10  1000  100000

归并排序7ms  71ms  3331ms

快速排序6ms  52ms  java.lang.StackOverflowError

缺点：缺点已经显示在测试数据内了，小文件内的数据量过大就可能导致当前线程的栈满

(附上源代码工程：Merge.zip)