MapReduce应用的数据去重

在MapReduce应用中实现数据去重可以采用以下步骤：

1. Map阶段：将输入的数据按照一定的规则分割为若干个小块，每个小块由一组键值对组成，其中键表示数据的唯一标识，值表示数据本身。

2. Reduce阶段：对Map阶段输出的每个小块进行合并，去掉重复的数据，保留唯一的数据。

3. 输出阶段：将Reduce阶段输出的数据写入到输出文件中。

具体实现时，可以在Map阶段将输入的数据按照一定的规则分割为若干个小块，每个小块由一组键值对组成，其中键表示数据的唯一标识，值表示数据本身。然后，在Reduce阶段对每个小块进行合并，去掉重复的数据，保留唯一的数据。最后，在输出阶段将去重后的数据写入到输出文件中。

具体的代码实现可以参考以下示例：

Map阶段：

public class DeduplicationMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split("\t");
        String id = fields[0];
        String data = fields[1];
        word.set(id);
        context.write(word, new Text(data));
    }
}

Reduce阶段：

public class DeduplicationReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        Set<String> set = new HashSet<String>();
        for (Text value : values) {
            set.add(value.toString());
        }
        for (String data : set) {
            context.write(key, new Text(data));
        }
    }
}