hive 去重 1千万条数据，怎么处理

在 Hive 中去重可以使用 DISTINCT 关键字，但是当数据量非常大时可能会导致性能问题。如果数据量非常大，可以考虑以下几种方法：

1. 使用 Hadoop MapReduce 程序实现去重，可以先按照某个字段进行排序，然后使用 MapReduce 程序去重。这种方式可以利用 Hadoop 的并行计算能力，处理速度比较快。

2. 如果数据量不是非常大，可以使用 Hive 的分桶表（Bucketed Table）来进行去重。首先将数据按照某个字段进行分桶，然后在每个分桶中进行去重操作。这种方式可以减少 Shuffle 操作的数据量，提高性能。

3. 如果数据量较大，但是可以容忍一定的误差，可以使用 Bloom Filter 进行去重。Bloom Filter 是一种高效的数据结构，可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中。可以使用 Bloom Filter 进行去重，虽然可能会存在一定的误差，但是可以大大减小去重的数据量，提高性能。

4. 可以考虑将数据导入到 HBase 或者 Cassandra 等分布式数据库中进行去重操作，这些数据库可以支持分布式计算和高并发访问，可以处理大规模的数据去重任务。