Pandas 如何对无法一次性载入内存的大数据量去重？

Question

现在有大约1亿行数据，无法一次性载入内存，请问该如何去重？
目前想到方案是 read_table 方法设置 chunk_size 逐块读入，迭代每一块调用 unique 方法去重，但是这个方案好像只能对每一块载入内存的数据去重，如果重复数据分散在不同块就没有办法去掉。请教有没有更好的方案？

Answer 1

更新下实操测试:
硬件: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2609 v3 @ 1.90GHz + 256G RAM + SSD
我自己生成了一个一亿行的文本, 没有一行重复, 对这个文本去重操作用了 2 分 20 秒, 内存占用 15.2GB, 小内存机器压力山大

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这个完全可以用UNIX自带的awk搞定, 效率和内存占用都很犀利, 主要利用了awk数组是hashtable实现的特性。内存占用和去重以后的行数(而不是你的文本内容)成正比。我拿了150w行的文本处理时间是不到3秒

$ wc -l hello
1510230    hello

$ time awk '{ if (!fuckdup[$0]++) { print $0; } }' hello > hello_uniq

real    0m2.589s
user    0m2.263s
sys    0m0.324s

你这一亿行用不了多少内存, 也花不了多长时间

Answer 2

key：每一行的MD5
value：行号

可以借助redis，用hash结构，存进去的都是不重复的，然后根据行号再组织数据。

Answer 3

海量数据去重可以参考我的这篇文章，使用Bitmap可以达到很好的效果
https://www.mrdwy.com/2018/08...

Answer 4

根据id取模放在文件里然后去重，如果还是很大，就继续取模。

Answer 5

1亿行 文本？
去重，是指 2行完全相同的数据？