hadoop集群数据去重案例流程图

Hadoop集群的数据去重案例通常包含以下几个步骤，并可以简化为一个流程图：

1. **数据输入**：首先，从源系统获取需要处理的数据，这可能是HDFS（Hadoop分布式文件系统）或其他数据存储。

2. **数据划分**：将大数据集切分成小块（如MapReduce任务），以便并行处理。这是通过Mapper阶段开始的。

3. **去重处理**：Mapper阶段会对每个数据块应用去重算法，比如哈希函数、排序和检查是否存在相同的键值对。如果发现键值对已存在，则跳过该记录；否则，将其传递给Reducer。

4. **合并结果**：Reducer接收到Mapper传来的唯一键值对，对它们进行归并，生成最终的去重数据集。

5. **结果保存**：将去重后的数据写回HDFS，或者转移到其他存储位置，供后续分析或查询使用。

6. **错误检查和恢复**：在整个过程完成后，可能会进行一致性校验，并处理可能出现的失败情况，如部分节点故障。

这是一个简单的流程概述，实际操作中可能还会涉及到配置优化、性能监控等额外步骤。下面是粗略的流程图示意图：

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|       数据输入        |
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    |                    V |
    +-->| 数据划分 (Mapper) |<---
        +---------+-------+
                     |       |
                     V       |
   +-----------+----------+
   |  去重处理  |  Reducer  |
   +-----------+----------+
      |            V           |
      +-->| 结果合并 & 保存 |<---
          +-------------------+