mapreduce数据去重

MapReduce是一种分布式计算模型，可以用于大规模数据处理。在MapReduce中，数据去重可以通过以下步骤实现：

1. Map阶段：将原始数据按照某个关键字进行分组，每个分组对应一个键值对。在Map函数中，可以将每个键值对的键作为输出的键，将值设为1作为输出的值。

2. Reduce阶段：将Map阶段输出的键值对按照键进行分组，每个分组对应一个键和多个值。在Reduce函数中，可以将每个键对应的值相加，得到该键的总数。如果总数大于1，则说明该键对应的数据有重复。

3. 输出阶段：将Reduce阶段输出的结果保存到文件中，即可得到去重后的数据。

需要注意的是，在MapReduce中，数据去重需要保证输入数据已经按照某个关键字进行了排序。如果输入数据没有排序，则需要在Map阶段进行排序操作，以保证相同的数据能够被分到同一个分组中。