Hadoop數據去重的原理是通過MapReduce模型進行實現的。具體步驟如下：
Map階段：將需要去重的數據集拆分成多個小塊，并由多個獨立的Map任務進行處理。每個Map任務讀取輸入數據，并對每條數據進行處理生成鍵值對，其中鍵表示數據記錄的唯一標識，值表示原始數據記錄。例如，可以將鍵設為數據記錄的某個關鍵字段，如ID字段。
Shuffle階段：將Map任務輸出的鍵值對根據鍵進行分組，將具有相同鍵的數據記錄發送到同一個Reduce任務進行處理。Shuffle階段將相同鍵的數據記錄進行合并，以減少數據傳輸量。
Reduce階段：Reduce任務接收Shuffle階段輸出的鍵值對，對具有相同鍵的數據記錄進行去重操作。可以使用HashSet等數據結構來實現去重，只保留一個唯一的數據記錄，并將其輸出。
輸出結果：最后，Reduce任務輸出去重后的數據集。可以將結果寫入Hadoop分布式文件系統（HDFS）中的文件，或發送到其他系統進行進一步處理。
通過以上步驟，Hadoop可以對大規模數據集進行高效的去重操作，將具有相同鍵的數據合并為一條唯一的數據記錄，并且能夠處理分布式環境下的數據去重需求。
