hadoop数据去重的原理是甚么

Hadoop数据去重的原理是通过MapReduce模型进行实现的。具体步骤以下：

1. Map阶段：将需要去重的数据集拆分成多个小块，并由多个独立的Map任务进行处理。每一个Map任务读取输入数据，并对每条数据进行处理生成键值对，其中键表示数据记录的唯一标识，值表示原始数据记录。例如，可以将键设为数据记录的某个关键字段，如ID字段。
2. Shuffle阶段：将Map任务输出的键值对根据键进行分组，将具有相同键的数据记录发送到同一个Reduce任务进行处理。Shuffle阶段将相同键的数据记录进行合并，以减少数据传输量。
3. Reduce阶段：Reduce任务接收Shuffle阶段输出的键值对，对具有相同键的数据记录进行去重操作。可使用HashSet等数据结构来实现去重，只保存一个唯一的数据记录，并将其输出。
4. 输出结果：最后，Reduce任务输出去重后的数据集。可以将结果写入Hadoop散布式文件系统（HDFS）中的文件，或发送到其他系统进行进一步处理。

通过以上步骤，Hadoop可以对大范围数据集进行高效的去重操作，将具有相同键的数据合并为一条唯一的数据记录，并且能够处理散布式环境下的数据去重需求。