[目录]
- 第一章：概述
- 第二章：整体数据分层
- 第三章：整体实现框架
- 第四章：元数据
- 第五章：ETL
- 第六章：数据校验
- 第七章：数据标准化
- 第八章：去重
- 第九章：增量/全量
- 第十章：拉链处理
- 第十一章：分布式处理增量
- 第十二章：列式存储
- 第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）
- 第十四章：数据模型参考
- 第十五章：维模型
- 第十六章：渐变维
- 第十七章：数据回滚
- 第十八章：关于报表
- 第十九章：数据挖掘
数据仓库实践杂谈（八）——去重
数据重复是一个比较麻烦的事情。从正常逻辑上来看，如果应用系统和数据卸出的程序没问题，不应该存在这个问题。但实际情况来看，确又时有发生。一旦确定数据源的数据会有重复的可能，就需要专门进行去重处理。
在数据量很大的情况下，去重很耗时。所以如果可以，尽量先行优化数据源系统。
最直观的去重可能就是先把数据加载到数据库中，然后通过select distinct *，直接把重复的数据去掉。但一般来说这是个悲剧。这种操作如果无法在分布式体系下执行，将会非常慢。
从算法角度，去重的处理流程包括如下两个步骤：
- 先排序，需要对所有数据进行整体排序；一般整行数据会比较大，可以先计算没一行数据的MD5（此MD5值可以保留，以后也有用的），然后针对MD5值进行排序；
- 然后逐行检查是否跟下一行相同，如果不同，下移一行；如果相同，标记出来，再看下一行是否相同，直到不同为止。
先说排序。排序算法很简单，这里处理基本都是文本，按字典值排序即可。但不管哪个排序算法，都需要把数据全部装到内存里面遍历、比较；而我们需要处理的数据可能远大于内存容量。所以，需要参考一下“外排序”的概念。
所谓“外排序”，是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。处理的流程也分为两个部分：
- 分割排序：把文件分割成多个小文件，每个小文件应该可以被整体读进内存进行排序处理，然后把每个排序后的结果回写成单独的文件。
- 归并，一般进行二路归并。把两个文件按顺序读出来对比，小的拿出来放到缓冲区（假设按正序），然后小的文件读下一行，合并的结果输出到新的文件；两两归并之后，最后得到完全排序的文件。
对排序后的文件进行去重就非常方便了。回头看看，为啥要排序呢？如果不排序，拿到某行数据，要找跟它相同的，需要把所有数据都看一遍；如果是排序的文件，只需要看下一行就行，如果相同就再看下一行。毕竟一份数据中出现重复的是很少的，一条数据重复多次的可能性更小，绝大多数都是往下看一行即可。
在这里，用MD5来排序和比较有比较大的好处。毕竟一般业务数据都很长，几十个字段很正常，而MD5只有128位。当然，使用MD5需要注意一点，MD5存在碰撞概率，也就是不同的输入可能得到同一个MD5值。因此，如果MD5值不相同的，可以直接认定数据不相同；但MD5值相同的话，则需要进一步比较实际数据内容。由于重复的数据比例很小，需要进一步比较的数据很少。而且计算MD5，也是很方便的通过切割文件分布并行的进行计算。
上述过程可以方便的移植到分布式体系上：
- 拆分成多个小文件每个文件在不同的节点上独立排序；
- 两两文件在不同的节点上进行归并；
- 按某个字段特诊，或者MD5值的前几位进行分片，每片数据在独立的节点上进行查重。
在Hadoop体系下，利用MapReduce来实现就相当方便了。文本排序也是MapReduce的经典案例了。只需要定义好自己的分割器，比如每1万条数据一个分片。很容易就实现分布式的排序。
然后再来一次MapReduce，进行分片去重操作即可。
当然，利用MapReduce去重，还有一个取巧的做法。根据Reduce的过程特性，会自动根据key来计算输入的value集合，把数据作为key输出给Reduce，无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。按次思路，做一个Map把整行数据作为key，value设为空。Reduce输出key即可。这是得益于MapReduce处理过程内部做了对key的排序。如果每行数据很大，不管哪种方式实现，都建议用MD5来进行排序和比较，能进一步提高效率。
未完待续。
