如何用spark去重

在Spark中，有多种方法可以用于去重数据。以下是几种常见的方法：

1. 使用`distinct`函数：可以直接使用DataFrame或Dataset的`distinct`函数来去重数据。这个函数会返回一个新的DataFrame或Dataset，其中包含去重后的数据。

2. 使用`dropDuplicates`函数：可以使用DataFrame或Dataset的`dropDuplicates`函数来去重数据。这个函数可以指定需要去重的列，也可以不指定，默认会对所有列进行去重。

3. 使用窗口函数`row_number() over()`：可以使用窗口函数`row_number() over()`来给每一行数据添加一个序号，然后根据序号进行去重。这个方法适用于需要保留每个分组中的某个特定行的情况。

4. 使用`groupByKey`和`map`：可以使用RDD的`groupByKey`函数将数据按照指定的键进行分组，然后使用`map`函数对每个分组进行处理，去除重复的键值对。这个方法适用于需要自定义去重逻辑的情况。

需要注意的是，不同的方法适用于不同的场景和数据规模。在选择方法时，需要考虑数据量大小、性能要求以及去重的精确度等因素。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [spark5种去重方式,快速去重](https://blog.csdn.net/qq_39285950/article/details/128511833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [spark去重优化](https://blog.csdn.net/luohaifang/article/details/109819183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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