Java用mapreduce去重

在Java中，MapReduce是一种用于大规模数据处理的模型，主要用于分布式计算环境如Hadoop。如果你想利用MapReduce去除数据中的重复元素，通常可以按照以下步骤进行：

1. **映射阶段（Map)**:
- 创建`Mapper`类，这里将输入的数据键值对分割成独立的键和值，然后对每个键生成新的键值对，键保持不变，而值可以是计数器（默认1），表示某个键的出现次数。

   public void map(String key, String value, Context context) {
       // 假设key就是唯一的标识
       context.write(key, new Text(1));
   }

2. **规约阶段（Reduce)**:
- 创建`Reducer`类，接收的是相同的键以及它们对应的值（在这个例子中，值是一个整数）。在这里，你可以通过比较值来合并并确定是否重复。

   public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) {
       int count = 0;
       for (Text val : values) {
           count += Integer.parseInt(val.toString());
       }
       if (count == 1) {
           context.write(key, new Text("1")); // 如果值为1，则记录为非重复
       } else {
           // 对于非重复值，不做特殊处理，因为其会被后续迭代忽略
       }
   }

3. **结果收集**:
- MapReduce会自动过滤掉键值对中值为1的项，剩下的就是去重后的数据。

4. **注意点**:
- 这里假设键是唯一确定元素的身份，如果键本身可能有重复，需要在映射阶段进一步处理。