消重，简单说就是把一个序列中重复的元素消除掉，输出的结果中每个元素都是唯一的。比如：
[1,2,1,3,2] 经过消重后，结果是： [1,2,3]
看上去这个问题好像非常简单无聊，但是实际工作中却经常能遇到，比如对web访问日志的来源ip ，或者访问页面进行消重统计，等等。
今天在一个Python讨论群里面，有个人提了一个问题： 有上亿甚至几十亿个的数字，如何得到消重后的列表？
正好，就着这个实际问题，来看一下一个看似简单的问题， 在数据量极大的情况下，会引出什么有趣的东西来。
（注：这里面对算法数据规模，只是一个大体上的估计，我没时间做具体的性能测试，只为了表明解决方法）
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首先，最简单的算法，对于几百，甚至几万行数据量的情况下，很简单：
1. 使用 set ，通过列表创建一个set，就可以得到不重复的元素来。 够简单吧：
数量再大点， 可以用数据库来帮助我们， sql 里面有 distinct 语句，因此很简单：
select distinct(field) from some_table;
这个能处理的数据量依系统的能力，以及数据库的能力而定。用数据库能解决上面那个网友的问题么？ 也许是可以的，几亿到几十亿，导入到数据库的表中，或者加上一些分表达技巧，应该能搞定。 但是这样是不是太兴师动众了呢。
喜欢在Unix命令行下面解决问题的众位，马上就会想到 sort | uniq ， Unix的管道就是其精神的精髓啊。我们经常会写这类的命令：
cat access.log | cut -f1 | sort | uniq -c
这个很简单了，就是把一个web日志里面每一行的第一列（时间或是ip）取出来(cut)， sort 一下把相同的ip放在一起， 然后 uniq -c 一下将每个ip 出现的次数统计一下， 最后的结果就是类似于：
102 192.168.xx.xxx
82 192.168.xx.xx
.....
但是这个命令中的瓶颈，就在 sort 上了， 排序一个几百M 的文件明显会感到很慢。直接这样处理几十G 的数据文件显然不现实。
怎么办？分了它呗。
1. 切分原始输入数据，根据每个数字所属的范围，分割到不同的文件中
2. 对每个小文件， 用 sort | uniq 消重
3. 把上面生成的结果合并起来，就是最终的结果。
so easy吧
上面的3个步骤，分别就对应着上图中的几个箭头。这里也不卖官司了，直说了吧，这就是 MapReduce 算法。
在 Map阶段，每个小文件进行消重操作的时候，是与其他的文件没有关系的，因此可以独立的分布到不同的机器上去计算。这就是很简单的分布式计算的应用。
有一些很成熟的MapReduce 框架可以帮我们来做，比如 Hadoop ， 不过呢，这个跟数据库一样，也是比较兴师动众的。如果你有兴趣，并且有多台机器，经常需要做这类大数据处理的话，还是学习下 hadoop 的好。
如果只是临时任务，不想学习Hadoop那些框架， 可以自己山寨一下，用个脚本，把输入文件分割成小文件， 然后 scp 到不同的机器上，在每个机器跑 sort | uniq ，然后再把文件 scp 到一台机器，用 cat 合并成一个最终结果。 ok，搞定。
最后总结一句， Unix 的管道，与 FP 中函数串接计算的方式，是非常相似的，他们的思想相通。而 FP 的一个特点是方便进行并行扩展。这个小例子很好的展现了这一点。老兵不死，Unix管道精神不朽哈。