Hadoop怎么实现数据去重

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class QuChong {
 /**
  * 数据去重 利用并化的的思想
  * @author hadoop
  *
  */
 public static class Engine extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{ 
     public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      String line = value.toString();
      context.write(new Text(line), new Text(""));
     }
   }
   
   public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,Text> {
    
     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
     context.write(key, new Text(""));
     }
   }

   public static void main(String[] args) throws Exception {
  //设置引擎配置类，包括引擎地址，引擎输入输出参数（目录）
     Configuration conf = new Configuration();
     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
     if (otherArgs.length != 2) {
       System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
       System.exit(2);
     }
     Job job = new Job(conf, "word count");
     job.setJarByClass(QuChong.class);
     //设置Map、Combine和Reduce处理类
     job.setMapperClass(Engine.class);
     job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
     job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
     //设置输出类
     job.setOutputKeyClass(Text.class);
     job.setOutputValueClass(Text.class);
     //设置输入类及输入目录
     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
   }
}