5.4　案例分析：数据去重

在大量数据中，难免存在重复数据，本例使用MapReduce对数据进行去重处理，使相同的数据在最终的输出结果中只保留一份。统计数据的种类个数、网站访问的IP数量等都会涉及数据去重操作。

已知有两个文件file1.txt和file2.txt，需要对这两个文件中的数据进行合并去重，文件中的每行是一个整体。

file1.txt的内容如下：

     2022-3-1 a
     2022-3-2 b
     2022-3-3 c
     2022-3-4 d
     2022-3-5 a
     2022-3-6 b
     2022-3-7 c
     2022-3-3 c

file2.txt的内容如下：

     2022-3-1 b
     2022-3-2 a
     2022-3-3 b
     2022-3-4 d
     2022-3-5 a
     2022-3-6 c
     2022-3-7 d
     2022-3-3 c

期望的输出结果如下：

     2022-3-1 a
     2022-3-1 b
     2022-3-2 a
     2022-3-2 b
     2022-3-3 b
     2022-3-3 c
     2022-3-4 d
     2022-3-5 a
     2022-3-6 b
     2022-3-6 c
     2022-3-7 c
     2022-3-7 d

1.设计思路

根据MapReduce的工作原理可知，MapReduce的Shuffle阶段会将Map任务的结果数据进行分区，并按照key进行分组，同一组的数据将输入到同一个Reduce任务中进行处理。而根据key分组的过程，实际上就是去重。因此，将输入的每一行数据作为key即可达到数据去重的目的。

2.编写程序

在Eclipse中新建一个Maven项目，在项目的pom.xml文件中加入Hadoop的依赖库，内容如下：

     <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
     </dependency>

然后在Maven项目中新建数据去重类Dedup.java，完整代码如下：

3.程序解读

上述程序中，map()方法将接收到的<key,value>对中的value直接作为方法输出的key，而方法输出的value则被置为空字符串；reduce()方法将接收到的<key,value>对中的key直接作为方法输出的key，而输出的value则被置为空字符串。

4.程序运行

该程序需要在Hadoop集群环境下运行，步骤如下：

01 在Eclipse中将完成的MapReduce项目导出为jar包，命名为Dedup.jar，然后上传到Hadoop服务器的相应位置。

02 在HDFS根目录下创建input文件夹，命令如下：

     $ hadoop fs –mkdir /input

03 将准备好的示例文件file1.txt和file2.txt上传到HDFS中的/input目录，命令如下：

     $ hadoop fs –put file1.txt /input
     $ hadoop fs –put file2.txt /input

04 执行以下命令，运行写好的MapReduce数据去重程序：

     $ hadoop jar Dedup.jar com.hadoop.mr.Dedup

上述命令中的com.hadoop.mr为程序所在的包名，Dedup为程序类名。

05 程序运行完毕后，会在HDFS的根目录下生成output目录，并在output目录中生成part-r-00000文件，程序执行结果即存放于该文件中。可以执行以下命令，查看程序执行结果：

     $ hadoop fs –cat /output/*

如果能正确显示预期结果，则表明程序编写无误。 52nZkjw5Gzt3WudqTdJJYmFvkqxhxGaYYljqVi5B0JdM3DLU4dza4nFp05S4P/3k