hadoop 排重优化
在统计的时候经常会用到排重，比如想统计每日登陆用户，但是一个用户一次多次登陆情况，或者一个产品被多少个用户下载。。等等情况截图一是我之前写的代码：下面是我优化后代码
public static class ReduceTask extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
private IntWritable rval = new IntWritable();
private Multiset<Text> multiset=HashMultiset.create();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
multiset.clear();
for (Text item:values){
multiset.add(item);
}
rval.set(multiset.elementSet().size());
context.write(key, rval);
}
}
Multiset，会将相同的key,存到value种，只要将key遍历出来取值的个数就是排重后的数据。前者是循环嵌套查找但是占用内存少 ,1179个组，平均每个组被分到6万条，最坏情况下(6w/2)^2*1179级别的循环，后者利用hashmap高效的存取值方式，是O(n)的级别，但是占用内存比较大性能对比，下图是输入的数据,经过map的筛选，，下图是代码1执行的用时执行了一小时还没结束，下图是代码二的时间 只要俩分钟不到，执行速度有大幅提升
超级赞，善用hash特性。
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