在大数据时代，处理海量数据并从中提取有价值信息成为一项关键任务，MapReduce是一种编程模型，特别适用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算，它通过Map（映射）和Reduce（归约）两个简单的函数，实现了数据的分布式处理，本文将聚焦于如何利用MapReduce模式来解决数据去重问题。
案例需求
文件file1.txt本身包含重复数据，并且与file2.txt同样出现重复数据，现要求使用Hadoop大数据相关技术对以上两个文件进行去重操作，并最终将结果汇总到一个文件中，编写MapReduce程序，在Map阶段采用Hadoop默认作业输入方式后，将key设置为需要去重的数据，而输出的value可以任意设置为空，在Reduce阶段，不需要考虑每一个key有多少个value，可以直接将输入的key复制为输出的key，而输出的value可以任意设置为空，这样就会使用MapReduce默认机制对key（也就是文件中的每行内容）自动去重。
案例实现
1、Map阶段实现：使用Eclipse开发工具打开之前创建的Maven项目HadoopDemo，并且新创建cn.itcast.mr.dedup包，在该路径下编写自定义Mapper类DedupMapper，主要用于读取数据集文件将TextInputFormat默认组件解析的类似<0，201831 a >键值对修改为<201831 a，null>。
2、Reduce阶段实现：根据Map阶段的输出结果形式，同样在cn.itcast.mr.dedup包下，自定义Reducer类DedupReducer，主要用于接受Map阶段传递来的数据，根据Shuffle工作原理，键值key相同的数据就会被合并，因此输出数据就不会出现重复数据了。
3、Driver程序主类实现：编写MapReduce程序运行主类DedupDriver，主要用于设置MapReduce工作任务的相关参数，由于本次演示的数据量较小，为了方便、快速地进行案例演示，本案例采用了本地运行模式，对指定的本地D:\Dedup\input目录下的源文件（需要提前准备）实现数据去重，并将结果输入到本地D:\Dedup\output目录下。
4、效果测试：为了保证MapReduce程序正常执行，需要先在本地D:\Dedup\input目录下创建文件file1.txt和file2.txt；执行MapReduce程序的程序入口DedupDriver类，正常执行完成后，在指定的D:\Dedup\output目录下生成结果文件。
FAQs
1、MapReduce数据去重的基本步骤是什么？
MapReduce数据去重的基本步骤包括：编写MapReduce程序；在Map阶段将需要去重的数据作为key，value设置为空；在Reduce阶段直接将输入的key复制为输出的key，value设置为空；最后将结果汇总到一个文件中。
2、MapReduce数据去重的原理是什么？
MapReduce数据去重的原理是：Map阶段将输入数据分割成多个小块，并并行处理这些小块，每个处理单元（Map任务）读取输入数据的一部分，处理并生成中间键值对（keyvalue pairs），Reduce阶段将Map阶段生成的中间键值对按照键进行归并，并将具有相同键的值传给同一个Reduce任务进行处理，Reduce任务会处理这些值，并输出最终结果。
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