在mapreduce topn案例中

在MapReduce框架中，Top N案例是一个常见的应用，用于找出一组数据中的前N个最大（或最小）值。这个过程通常分为以下几个步骤：

1. **Map阶段**：
- 输入数据被分割成多个小块（键值对），Mapper函数接收到这些键值对。
- Mapper函数对每个键值对进行处理，通常是将键和一个计数器关联起来，对于Top N来说，可能是增加键对应的计数值。

2. **Shuffle阶段**：
- Map阶段完成后，数据被排序并分组，具有相同键的值会归到一起。
- 这一步非常重要，因为Top N算法需要收集所有特定键的值进行比较。

3. **Reduce阶段**：
- Reducer函数接收同一键的所有值（即计数器），对它们进行汇总。
- 在这里，Reducer会维护一个候选Top N列表，根据当前处理的值更新列表。

4. **选择Top N**：
- Reducer可能维护一个大小为N的栈或优先队列，每次插入新的值时，如果队列已满并且新值大于队列顶部的值，则替换掉顶部的值。

5. **合并结果**：
- 如果集群中有多个Reducer节点，需要将每个节点的结果合并，通常是通过另一个MapReduce任务，保证最终结果的正确性。