MapReduce+HDFS海量数据去重的策略有哪些

MapReduce + HDFS海量数据去重的策略有很多，下面将详细介绍几种。

第一种，基于Hash的去重策略。在MapReduce中，可以使用HashMap来实现去重，这种方法的基本思路是，在Map阶段，根据每行数据的某个字段，计算出一个Hash值，将Hash值作为key，将数据作为value，形成一个键值对，存入HashMap中，然后对HashMap进行遍历，如果遍历到的Hash值在HashMap中存在，说明该行数据重复，则可以将其过滤掉；如果Hash值不存在，则将其存入HashMap中，并将其输出。

第二种，基于排序的去重策略。在MapReduce中，可以使用基于排序的去重策略来实现去重，这种方法的基本思路是，在Map阶段，将每行数据按照某个字段进行排序，然后将排序的结果作为key，将数据作为value，形成一个键值对，存入HashMap中，然后对HashMap进行遍历，如果遍历到的排序结果在HashMap中存在，说明该行数据重复，则可以将其过滤掉；如果排序结果不存在，则将其存入HashMap中，并将其输出。

第三种，基于BloomFilter的去重策略。在MapReduce中，可以使用BloomFilter来实现去重，这种方法的基本思路是，在Map阶段，根据每行数据的某个字段，计算出一个Hash值，将Hash值存入BloomFilter中，然后对BloomFilter进行遍历，如果遍历到的Hash值在BloomFilter中存在，说明该行数据重复，则可以将其过滤掉；如果Hash值不存在，则将其存入BloomFilter中，并将其输出。

第四种，基于HDFS的去重策略。在HDFS中，可以使用DistributedCache来实现去重，这种方法的基本思路是，在Map阶段，将每行数据的某个字段放入DistributedCache中，然后从DistributedCache中读取数据，如果读取到的字段在DistributedCache中存在，说明该行数据重复，则可以将其过滤掉；如果字段不存在，则将其存入DistributedCache中，并将其输出。

以上就是MapReduce + HDFS海量数据去重的几种策略，每种策略都有其自身的优势和劣势，用户可以根据自身的需求来选择合适的策略。

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