hadoop数据去重

Hadoop中可以使用MapReduce来进行数据去重。具体步骤如下：

1. 将需要去重的数据作为输入，每条数据作为一个key-value对。
2. 在Map阶段，将每条数据的值作为Map函数的输出key，将一个固定的值作为Map函数的输出value。
3. 在Reduce阶段，将Map函数输出的key作为Reduce函数的输入key，将一个固定的值作为Reduce函数的输出value。
4. 在Reduce函数中，只需要将输入的key输出即可，这样就实现了数据去重。

相关问题

Hadoop数据去重

Hadoop数据去重可以通过MapReduce程序实现。具体的实现方式是，在Map阶段对每个数据进行处理并输出，输出的key为数据本身，value为一个常量。在Reduce阶段，对相同key的数据只输出一条记录，即可实现数据去重。

具体步骤如下：
1. 在Map阶段，将每条数据作为输入，输出<key, value>键值对，其中key为数据本身，value为一个常量。
2. 在Reduce阶段，将相同key的value合并成一个列表，并将key输出到结果文件中。

hadoop数据去重代码

以下是一个简单的Hadoop MapReduce去重代码，它可以从输入文件中读取数据并将其写入输出文件中，同时删除重复的记录：

public class Deduplication {
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            word.set(value);
            context.write(word, NullWritable.get());
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(key, NullWritable.get());
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "deduplication");
        job.setJarByClass(Deduplication.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setCombinerClass(Reduce.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}