sparksql全局排序的底层原理

Spark SQL 全局排序的底层原理是利用 Spark 的分布式计算能力，在集群的多个节点上进行并行计算。具体来说，Spark SQL 在进行全局排序时，会将数据集分成多个分区，每个分区在一个节点上进行排序。然后，将排序后的结果合并起来，形成最终的有序数据集。

在具体实现中，Spark SQL 会使用 SortShuffle 进行数据的分区和合并。SortShuffle 实现了将数据分成多个分区，并将各个分区的数据发送到不同的节点上进行排序。排序完成后，再将各个节点的结果合并起来，形成最终的有序数据集。

在数据分区过程中，Spark SQL 会根据数据的键值对进行分区，保证同一个键值对会被分到同一个分区中。这样，在排序过程中，同一个键值对的数据会被发送到同一个节点上进行排序，保证数据的有序性。

总的来说，Spark SQL 全局排序的底层原理是分布式计算和数据分区，通过对数据的分区和排序，实现对大规模数据集的高效排序。