MapReduce应用案例1：数据去重

最新推荐文章于 2022-10-29 12:48:59 发布

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分类专栏： Hadoop MapReduce MapReduce系列文章文章标签：数据预处理去重

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/majianxiong_lzu/article/details/89035705

该博客介绍了MapReduce如何应用于数据去重，详细阐述了数据去重在大数据预处理中的重要性，以及在处理多个文本文件时的需求分析。通过实现思路的解析，说明了如何利用MapReduce确保重复数据在输出文件中只出现一次，具体实现通过将数据作为key，value-list忽略，从而达到去重目的。

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1.应用场景

数据去重属于数据预处理的一部分，在大量数据中发现重复的数据并清理，常用于统计大数据集的数据种类个数、网站日志中计算访问IP等场景。

2.需求分析

2.1 输入，多个文本文件

文件1

192.169.49.11
192.169.49.12
192.169.49.13
192.169.49.13
192.169.49.13
...

文件2

 192.169.49.11
192.169.49.15
192.169.49.16
192.169.49.14
192.169.49.14

2.2 输出

192.169.49.11
192.169.49.12
192.169.49.13
192.169.49.14
192.169.49.15
192.169.49.16

3.实现思路

数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。我们自然而然会想到将同一个数据的所有记录都交给reduce处理，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。即reduce的输入应该以数据作为key，而对value-list则没有要求。当reduce接收到一个<key，value-list>时就直接将key复制到输出的key中，并将value设置成空值（new Text("")）。

4.代码实现

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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