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。 (1) 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。 (2) 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

（二）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<0，2018-3-1 a >键值对修改为<2018-3-1 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；然后，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。

二、完整代码

file1.txt

2019-3-1 a
2019-3-2 b
2019-3-3 c
2019-3-4 d
2019-3-5 a
2019-3-6 b
2019-3-7 c
2019-3-3 c

file2.txt

2019-3-1 b
2019-3-2 a
2019-3-3 b
2019-3-4 d
2019-3-5 a
2019-3-6 c
2019-3-7 d
2019-3-3 c

1、DedupMapper.Java

package cn.itcast.mr.dedup;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class DedupMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> 
	private static Text line = new Text();//每行数据
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException 
		line = value;
		context.write(line,NullWritable.get());

2、DedupReducer.java

package cn.itcast.mr.dedup;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class DedupReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> 
    //重写reduce()方法
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException 
        context.write(key,NullWritable.get());

3、DedupDriver.java

package cn.itcast.mr.dedup;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

public class DedupDriver 
	 public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException 
	      

	        Configuration conf = new Configuration();
	        Job job = Job.getInstance(conf);
	        
	        job.setJarByClass(DedupDriver.class);
	        job.setMapperClass(DedupMapper.class);
	        job.setReducerClass(DedupReducer.class);
	        //设置输出类型
	        job.setOutputKeyClass(Text.class);
	        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
	        //设置输入和输出目录
	        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("F:\\\\Dedup\\\\input"));
	        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("F:\\\\Dedup\\\\output"));
	 
	        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

三、运行结果

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以上是关于MapReduce经典案例—数据去重的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Hadoop集群（第9期）_MapReduce初级案例