现有一些社交数据如下，
id from to 1 A B 2 A C 3 B A 4 C A 去重复后如下，
id from to 1 A B 2 A C 尝试的解决方案:
1、采用 bloomfilter 去重，由于 bloomfilter 本身算法问题，会丢失一些数据；
2、使用数据库查询然后写入到新表，速度有点慢。
3、使用 BerkeleyDB ？
4、使用 hadoop 或者 spark 解决,网上找到的方式几乎都是使用 group by 或者 distinct 但这并不适合我这个场景，如何解决呢？
头大。。。新手上路。。。
 | 1 zjxzhqq Jul 30, 2018 via Android 很简单吧你把后两个字段排下序，然后根据这两个字段去重就可以了 |
 | 2 bsidb Jul 30, 2018  1 这个就是转无向图的过程吧？ 使用 Spark SQL API （ Spark RDD API 的 distinct 有严重的 GC 问题，不推荐）。 1. 将数据导入 Spark SQL 的表 2. 将 from 和 to 规则化（确保 from 的顶点 ID 小于 to 的） 3. 使用 Spark SQL API 进行 distinct 去重 |
 | 3 F281M6Dh8DXpD1g2 Jul 30, 2018 via iPhone from 和 to 拼起来再 group by 就行了 |
 | 5 xwander Jul 30, 2018 先用 bloomfilter 判断是否有这段数据，如果有，再进一步使用 md5 判断。 有时间深入，可以了解下，Online Deduplication。 https://ieeexplore.ieee.org/document/7996543/ |
 | 6 zhuanggu Jul 30, 2018 select id, `from`, `to` from( select id, `from`, `to`,row_number() over(partition by `from`,`to` order by id) rk) t where rk=1 |
 | 7 luckychenhaha Jul 30, 2018 from 和 to 做字母排序，然后 hadoop 的 kv 自动匹配就可以了 |
 | 10 pwrliang Jul 30, 2018 via Android 尝试实现下 cuckoo hash ？ https://en.m.wikipedia.org/wiki/Cuckoo_hashing |
 | 11 laxenade Jul 30, 2018 map 阶段：让 from < to reduce 阶段：做 distinct 这样不行吗 |
 | 12 owenliang Jul 30, 2018 难道不是构造一个 from_to 的 key，直接走 spark 或者 mr 去重就可以了吗。。 |
| 13 bsidb Jul 30, 2018 via Android @BIGUFO RDD 的 distinct 中每一条记录会创建一个对象，10 亿条记录会创建 10 亿个对象，即使集群多机计算，中间生成这么多对象 GC 压力也很大。SQL API 有钨丝计划优化，gc 问题会小很多。 |
| 14 bsidb Jul 30, 2018 via Android @engineer9 如果 from > to 则 map 一个（ id, to, from ）否则 map(id, from, to) |
 | 16 dangluren Jul 30, 2018 为什么 spark,hadoop 不适合你们的场景。 是考虑到 A B B A 无法判断相同？ 这种情况可以将每一条看成一个对象，重写 equals 方法啊。 又或者是考虑到资源不足？ |
| 17 dangluren Jul 30, 2018 bloomfilter 其实也是可以的， 首先第一步： 不在里面： 肯定不在里面。 在里面： 可能不在里面。 这时候，我们并不是把这条数据去掉，而是将这条数据给记录下来，敢肯定的是，由于布隆过滤器的概率，这种数据肯定很少很少。 下一步： 将这 10 亿条数据再遍历一次，看看上面保存的数据到底有没有重复。 这种需求简单的很呐 |
| 18 dangluren Jul 30, 2018 布隆过滤器的原理和使用参考我之前写的： https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/79212179 |
 | 19 diginWu Jul 30, 2018 百八十 M 的东西内存里面算不就行了么？ |
| 20 diginWu Jul 30, 2018 不好意思少算了一个数量级。 |
 | 21 kavana Jul 31, 2018 hadoop or spark 大数据去重，收藏待用 |
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