Hadoop中的数据去重是如何实现的？代码举例讲解

在Hadoop中进行数据去重的主要方式是:

1、 使用Hive的DISTINCT关键字实现去重:

• 对SELECT查询的结果进行去重,返回唯一的记录行。
• 需要指定去重的列,可以是一列或多列。
• 底层依赖HDFS数据的Hash Partitioner进行分区与排序。

2、 在MapReduce中自定义Partition或Sort进行去重:

• 在Partitioner中哈希分区按指定列进行数据划分。
• 在SortComparator中指定排序列以排序相同的记录。
• 在Reduce中过滤相邻的重复记录实现去重。
• 这需要编写Partitioner、Comparator与Reducer逻辑。

3、 在MapReduce中使用CombineFileInputFormat读取合并后的文件:

• 使用CombineFileInputFormat以小文件为单位进行输入数据的合并。
• 在Reduce端再对合并后的大文件进行去重操作。
• 这可以减少Map端的处理量以提高效率。

4、 在 MySQL/Hive/Impala中使用GROUP BY与HAVING实现去重:

• 使用GROUP BY对指定列进行分组,然后HAVING过滤count=1的组实现去重。
• 这需要数据已入库至MySQL/Hive/Impala等系统中。
• 支持多列组合进行去重,性能会有一定损失。

5、 Hive Daten去重示例:

• 创建输入表:

CREATE TABLE students (
    id INT, 
    name STRING,
    age INT
) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t';

• 加载数据:

LOAD DATA INPATH '/data/students.txt' INTO TABLE students;

• 使用DISTINCTname列进行去重查询:

SELECT DISTINCT name FROM students;

• 结果返回name列唯一的值。

数据去重的主要作用是:

1. 减少数据的冗余度,节省存储空间。
2. 简化计算逻辑,提高处理效率。
3. 产生的数据更加精准可靠。
4. 支持业务上唯一性约束的实现。

来看一些简单示例:

1、 Hive使用DISTINCT进行去重:

• 创建如下表:

CREATE TABLE students (
    id INT, 
    name STRING,
    age INT  
) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t';  

• 查询name列唯一值:

SELECT DISTINCT name FROM students;

2、 自定义MapReduce作业进行去重:

• 编写Partitioner对name列哈希分区:

java
public class NamePartitioner extends Partitioner<Text, Text> {  
   @Override
   public int getPartition(Text name, Text value, int numPartitions) {
      return (name.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions; 
   }
}  

• 编写Comparator对age列排序:

java 
public class AgeComparator extends WritableComparator {
   protected AgeComparator() {
      super(Text.class, true); 
   }

   @Override
   public int compare(WritableComparable w1, WritableComparable w2) {
      Text t1 = (Text) w1;
      Text t2 = (Text) w2;
      return Integer.parseInt(t1.toString()) - Integer.parseInt(t2.toString());
   }
}

• 编写Reducer过滤相邻重复记录:

java
public class DistinctReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
   Text prevName = null;  
   Text prevAge = null;

   @Override
   public void reduce(Text name, Iterable<Text> ages, Context context)  
      throws IOException, InterruptedException {
     for (Text age : ages) {  
        if (prevName == null || prevAge == null || 
           !prevName.equals(name) || !prevAge.equals(age)) {  
           context.write(name, age);
           prevName = name;
           prevAge = age;
        }   
     } 
   }
}

• 设置MapReduce作业使用上述Partitioner、Comparator与Reducer
• 运行作业实现对姓名与年龄两列的组合去重

所以通过Hive DISTINCT、自定义MapReduce与数据库SQL等工具,我们可以高效地对数据进行清洗与Spider, 产生更加精确的分析结果,构建更加精简与高效的数据环境。