Для обработки больших объёмов данных с целью удаления повторяющихся строк можно использовать следующие подходы:

1. Комплексный подход. 1 Он включает в себя несколько этапов очистки и сочетает разные методы. 1 Например, на этапе предочистки можно применить метрику редакционного расстояния (расстояния Левенштайна) в сочетании с оконными функциями, чтобы избавиться от опечаток в строковых данных. 1 На следующем этапе можно использовать таблицы дедупликации с последующим поиском вершин в графах. 1 Идея состоит в том, чтобы определить дубликаты не один раз по всем имеющимся полям, а несколько раз, каждый раз по разному набору полей во разных сочетаниях, а затем объединить получившиеся данные о дубликатах. 1
2. Использование хэш-значений. 2 Этот подход эффективен, если набор данных не может поместиться в память. 2 Нужно создать несколько файлов, в которых хранится подмножество входного набора данных в соответствии с хэшем записи или ключа записи. 2 Затем получить хэш и умножить его по модулю на количество файлов, что и будет правильный выходной файл для хранения содержимого. 2 Поскольку размер каждого выходного файла теперь невелик, операция удаления будет очень быстрой. 2 После выполнения работы нужно объединить все выходные файлы в один. 2
3. Внешняя сортировка. 5 Этот приём подходит для удаления дубликатов из большого файла, если количество записей в нём такое, что весь файл в память не помещается, но записи имеют разумную длину. 5 Нужно «порезать» данные на куски, которые помещаются в память, отсортировать их и записать в файлы. 5 Потом слить файлы в один, при этом удобно сразу и отбросить дубликаты. 5

Выбор метода зависит от конкретной ситуации и задач обработки данных.