Hadoop初学者指南：数据去重MapReduce案例解析

“Hadoop心得（秒懂） - Hadoop集群（第9期） - MapReduce初级案例 - 数据去重” 这篇文章主要介绍了Hadoop MapReduce的基本概念和一个初级的数据去重案例，适合Hadoop初学者。MapReduce是一种分布式计算框架，它将大规模数据处理任务分解为两个阶段：Map（映射）和Reduce（规约）。在Hadoop中，MapReduce用于处理海量数据，尤其在大数据分析领域有着广泛应用。 在数据去重的实例中，目标是去除数据文件中的重复项。这里，数据文件由多行组成，每行代表一个数据项。例如，文件包含日期和字母组合，如"2012-3-1a"。实例的输出是不包含重复项的列表，保持了数据的唯一性。 1. 设计思路： - Map阶段：在这个阶段，mapper接收输入的数据行，将每一行的完整数据作为key输出，value通常设置为空或者为1。这样做的目的是确保相同的key（即重复的数据）会被分发到同一个reducer。 - Reduce阶段：reducer接收到所有相同key的value列表，由于在这个例子中value并不重要，所以可以直接忽略。reducer只需要将key（即不重复的数据）输出一次即可，value设置为空。 MapReduce的shuffle过程在map和reduce之间起着关键作用，它负责排序和分区，将map阶段的输出整理为<key, value-list>对，然后根据key将它们分发给相应的reducer。 这个简单的数据去重案例展示了MapReduce如何通过并行处理来解决大数据问题。在实际应用中，Hadoop MapReduce可以处理更复杂的问题，例如网页链接分析、日志分析、推荐系统等。通过理解这个基础案例，学习者能够更好地理解MapReduce的工作原理，并逐渐掌握如何编写自己的MapReduce作业来处理各种大数据问题。