如何利用MapReduce框架实现两个文本文件的数据合并与去重？请结合实际代码给出详细步骤。

MapReduce是处理大数据的一个关键技术，特别是在需要对大量数据进行排序、合并和去重操作时。为了帮助你深入理解MapReduce模型在文件合并与去重方面的应用，建议查阅《MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解》。这本书能够为你提供丰富的实例和详细的操作步骤，从而更好地掌握MapReduce的编程实践。

参考资源链接：[MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/64nc07123d?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现数据合并与去重的步骤如下：

首先，Map阶段的任务是读取两个输入文件A和B的数据，将每个输入文件中的数据转换为键值对形式。键通常是数据的标识符，值则是对应的数据内容。在这个过程中，每个文件被分割成若干块，每个块由Map任务并行处理。

def map(document):
    for line in document.split('\n'):
        key = line  # 以行内容作为键
        value = 1   # 行内容对应的值，这里简单地设为1，表示计数
        emit_intermediate(key, value)

接下来，所有Map任务输出的键值对会根据键进行排序和分组，然后传递给Reduce阶段。在Reduce阶段，相同键的值会被聚合起来，通常是进行累加或其他操作。

def reduce(key, values):
    result = 0
    for value in values:
        result += int(value)
    # 在这里可以进行去重后的输出逻辑，例如只输出计数大于1的记录
    if result > 1:
        emit(key, result)

在上述代码中，我们使用了一个简单的计数器来确保去重。当键出现多次时，它将被输出。如果文件中的数据项是唯一的，那么计数器将始终为1，该项将不会被输出。

值得注意的是，实际编程中你可能需要考虑数据的分割和序列化方式，以及如何有效地组织Map和Reduce函数以优化性能。

通过这个过程，你将能够实现两个文本文件数据的合并与去重。此外，为了进一步提高你在MapReduce编程方面的技能，建议深入学习《MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解》中的高级内容，包括但不限于数据排序、更复杂的去重策略以及MapReduce在大数据处理中的其他高级应用。

参考资源链接：[MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/64nc07123d?spm=1055.2569.3001.10343)