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

[mw_shl_code=bash,true]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);
}
}[/mw_shl_code]

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