方法一
设置一个分区，当文件较大时效率低
方法二
创建一系列有序的文件，然后归并排序这些文件，得到一个全局有序的文件。（1000个1-10000的数据，跑10个ruduce任务）
借鉴快速排序的思路：假设为升序排序，那么每完成一次partition，基准元素左边所有元素的值都小于等于基准元素，而基准元素右边的所有元素的值都大于等于基准元素，如果现在有N个基准元素，那么数据就被map成了N+1个区间，让reducer个数等于N+1，将不同区间的数据发送到相应区间的reducer；hadoop利用shuffle操作将这N+1份数据自动排序，reduce操作只需要接收中间结果后直接输出到文件即可。
由此归纳出用hadoop对大量数据排序的步骤：
1）、对待排序数据进行抽样；
2）、对抽样数据进行排序，产生基准元素（例如得到的pivot为：3,9,11）；
3）、Map对输入的每条数据计算其处于哪两个基准元素之间，之后将数据发给相应的reduce（例如区间划分为：<3、[3,9)、>=9，分别对应reducer0、reducer1、reducer2）；
4）、Reduce将获得数据直接输出。
通过对key空间进行采样就可以较为均匀的划分数据集，避免数据倾斜，使得每个rudece的执行时间大致相同
