MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行计算，在MapReduce中，数据被分成多个独立的块，每个块在不同的节点上进行处理，排序是MapReduce中的一个常见操作，它可以按照键或值进行排序。

如果你想按值对数据集进行排序，可以使用Hadoop MapReduce框架中的Secondary Sort功能，下面是一个示例代码片段，演示了如何使用MapReduce按值排序：

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
class SortByValue(MRJob):
    def steps(self):
        return [
            MRStep(mapper=self.mapper, reducer=self.reducer),
            MRStep(reducer=self.secondary_sort)
        ]
    def mapper(self, _, line):
        key, value = line.split('t', 1)
        yield key, int(value)
    def reducer(self, key, values):
        for value in values:
            yield key, value
    def secondary_sort(self, key, values):
        sorted_values = sorted(values, reverse=True)
        for value in sorted_values:
            yield key, value
if __name__ == '__main__':
    SortByValue.run()

在这个示例中，我们定义了一个名为SortByValue的MapReduce作业，它包含两个步骤：

1、mapper函数将输入的每一行拆分为键和值，并将它们作为键值对输出，这里假设输入的每一行都是以制表符分隔的键值对。

2、reducer函数接收相同键的所有值，并将它们传递给下一个步骤。

3、secondary_sort函数负责对这些值进行排序，由于MapReduce的默认排序是基于键的，我们需要使用一个额外的步骤来按值排序，在这个步骤中，我们对每个键的值进行排序，并输出排序后的结果。

这个示例假设你的输入数据是以制表符分隔的键值对，并且你想要按值降序排序，你可以根据实际需求调整代码。