mapreduce数据去重步骤

MapReduce 数据去重通常分为以下几个步骤：

1. Map：将原始数据切分成多个小数据块，并将每个小数据块对应的键值对发送给不同的 Mapper。Mapper 对这些数据进行处理，将其中有用的数据提取出来，然后按照某个关键字进行标记，即将所有要去重的数据标记为同一个键。

2. Shuffle：将不同的 Mapper 处理出来的数据通过网络传输到不同的 Reducer。Reducer 根据 Mapper 发送的键值对中的键将相同的数据聚合在一起。

3. Reduce：将每个 Reducer 的中间结果进行合并，同时将相同的数据去重。这里使用的是键值对的方式，即将需要去重的数据的标记作为键，原数据作为值，然后将相同标记的数据作为一组进行处理，并只取其中的一个。

4. 输出：将最终的聚合结果写入到磁盘上，作为最终输出。

以上就是 MapReduce 数据去重的主要步骤。