实例描述：
现有两个文件，dedu1.txt和dedu2.txt，数据文件中的每一行都是一个数据，现要对这两个文件进行去重，两个文件内容分别为（同颜色的表示重复的数据）：
dedu1.txt： dedu2.txt：
2012-3-1 a 2012-3-1 b
2012-3-2 b 2012-3-2 a
2012-3-3 c 2012-3-3 b
2012-3-4 d 2012-3-4 d
2012-3-5 a 2012-3-5 a
2012-3-6 b 2012-3-6 c
2012-3-7 c 2012-3-7 d
2012-3-3 c 2012-3-3 c
考查重点及设计思路：
考查重点：MapReduce会把相同key值的<key,value>对发送至同一台reduce机器上进行处理，无论这个key值出现多少次，只要在最终结果输出一次就可以了。所以这里应该把每行数据作为可以key值，value值没有要求，可以设置为空。
设计思路：
按照默认的TextInputFormat格式每行文本形成一个<key,vlaue>对，key为行号，value为文本值；
在Mapper中进行处理时，将key设置为文本值（即Map输入的value值），value设置为空即可，因为此处不需要知道key值得个数等其他信息，所以此时只要比较key是否相等就可判断是否为重复的数据；
在Reducer中进行处理时，因为所有相同key值得value对都会送至一台reduce机器上调用reduce函数进行处理。在reduce函数中，我们知道reduce函数的输入是一个key值和这个key相对应的一个value列表，所以我们这里我们不管这个key值有多少个value，只要直接将key复制为输出的key值简单的输出一次即可（输出的value设置为空）。
程序代码如下：
Mapper类：
public class DeDuMap extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
private Text data = new Text();
public void map(Object key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException{
data.set(value.toString());
context.write(data, new Text(""));
}
}Reducer类：
public class DeDuReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException{
context.write(key, new Text(""));
}
}主函数：
public class DeDumain {
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Dedumain <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf,"de du");
job.setJarByClass(DeDumain.class);
job.setMapperClass(DeDuMap.class);
job.setCombinerClass(DeDuReduce.class);
job.setReducerClass(DeDuReduce.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0:1);
}
}
