hadoop mapreduce数据去重
时间: 2023-05-02 15:00:37 浏览: 93
Hadoop MapReduce数据去重是指借助Hadoop的分布式计算框架,对大规模数据进行去重操作。这种操作可以用于数据清洗和数据清理等方面,以提高数据质量和数据处理的效率。去重的实现方法包括基于MapReduce的算法和其他基于分布式计算框架的算法。在实际应用中,需要根据具体的场景和数据特点选择合适的去重算法。
相关问题
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。
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:
```java
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);
}
}
```