面试题：Java Stream distinct方法去重原理的极致探究 - 专家难度

Question

在大数据量场景下，使用Stream distinct方法去重可能面临内存溢出问题。请设计一种基于分布式计算的方案，利用Java Stream和相关分布式框架（如Apache Spark等）来解决大数据量去重问题，详细说明设计思路、关键代码片段以及如何保证去重结果的准确性。同时，分析这种方案与传统单机Stream distinct方法在去重原理上的异同。

Answer 1

设计思路

1. 数据分区：利用分布式框架（如Spark）将大数据集按一定规则分区，每个分区的数据量相对较小。
2. 局部去重：在每个分区内使用Java Stream的distinct方法进行局部去重，减少每个分区内的数据量。
3. 全局去重：将各个分区局部去重后的数据汇总，再次进行去重操作以得到最终准确的去重结果。

关键代码片段（以Spark为例）

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DistributedDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DistributedDistinct").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 模拟大数据集
        List<Integer> largeDataSet = Arrays.asList(1, 2, 3, 2, 4, 3, 5, 6, 5);
        JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(largeDataSet);

        // 局部去重
        JavaRDD<Integer> localDistinctRDD = rdd.mapPartitions(partition -> partition.stream().distinct().iterator());

        // 全局去重
        JavaRDD<Integer> globalDistinctRDD = localDistinctRDD.distinct();

        List<Integer> result = globalDistinctRDD.collect();
        result.forEach(System.out::println);

        sc.close();
    }
}

保证去重结果准确性

1. 局部去重保证分区内准确：每个分区内使用Java Stream的distinct方法，能确保在该分区内数据无重复。
2. 全局去重保证整体准确：通过Spark的distinct方法对局部去重后的数据再次去重，能处理不同分区间可能存在的重复数据，从而保证最终结果的准确性。

与传统单机Stream distinct方法去重原理异同

相同点

• 基本原理：都是基于比较元素的equals方法来判断元素是否重复，相同元素只保留一个。

不同点

• 处理方式：
  • 单机Stream distinct：在单机内存中对整个数据集进行去重，当数据量过大超出内存限制时会导致内存溢出。
  • 分布式方案：将大数据集分区处理，先进行局部去重，再进行全局去重，通过分布式计算避免单机内存限制问题，可处理大规模数据集。