如何使用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。

在大数据处理中，文件合并与去重是常见的任务。MapReduce框架提供了强大的分布式处理能力，特别适合执行这类操作。为了帮助你深入理解并掌握MapReduce在文件合并与去重中的应用，我推荐你查看《MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解》这本书。该书详细介绍了使用MapReduce框架解决这类问题的原理和方法，包括关键的编程实践。

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)

首先，你需要了解MapReduce的基本工作原理，它分为Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，每个Map任务读取输入数据的子集，并产生中间键值对输出；在Reduce阶段，系统对所有Map任务的输出进行汇总，按中间键进行分组，然后对每个键的所有值集合调用Reduce函数处理。

对于文件合并与去重的具体实现，你需要编写Map函数和Reduce函数。Map函数读取文件的每一行，将其作为键值对的值，键可以是行号或是行内容本身。然后在Reduce函数中，对具有相同键的值进行合并处理，并排除重复项。

在Map函数中，你可以使用一个集合来记录已经出现过的行，如果当前行在集合中，则不输出；如果不在，则输出，并将其加入集合中。这样，只有唯一的行会被传递到Reduce阶段。在Reduce函数中，你将接收到Map函数输出的所有键值对，由于Map阶段已经完成了初步的去重，所以这里只需要直接输出键值对即可。

下面是一个简单的示例代码：

def map_function(line):
    # 假设line是文件中的一行
    key = line
    value = 1
    emit(key, value)

def reduce_function(key, values):
    # 输出键值对，由于在Map阶段已经去重，这里的values集合只有一个元素
    emit(key, list(values)[0])

通过以上步骤，你可以实现MapReduce框架下的文件合并与去重任务。《MapReduce编程实战：文件合并与去重操作详解》一书会为你提供更加深入的理论知识和实践指导，帮助你更好地理解和掌握这项技术。当你掌握了MapReduce的文件合并与去重操作后，可以进一步探索如何应用到实际的大数据处理场景中，例如日志分析、数据清洗等，以提升你的编程实践能力和数据处理技能。

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)