Linux 数据去重的核心思想是只存储唯一数据块，通过引用共享重复数据。去重过程包括分块、指纹计算、索引和复用。主要方案有 Btrfs、ZFS 和 dm-vdo，各有优缺点。去重适合备份和虚拟机场景，但需注意性能和内存管理。未来将优化去重算法，提升效率。

在大数据时代，数据去重是确保数据质量的重要步骤。本文介绍了如何使用Apache Spark进行高级去重，包括模糊匹配和基于图的连接组件。这些方法提高了机器学习管道的数据质量和模型性能。Spark的分布式计算能力使其适合处理大规模数据集。

本文介绍了在大规模模型时代中，如何选择和优化海量复杂数据集以提高大型语言模型的性能。作者详细介绍了在BetterMixture挑战中的解决方案，包括数据去重、质量过滤和多样性选择等方面的优秀表现。作者还介绍了基于Data-Juicer的扩展工具Ke-Data-Juicer的强大能力。

本文介绍了数据库中数据去重的应用场景、方法和实战案例。提供了随机保留、按优先级保留和合并保留等多种去重方法，并给出了提高效率的建议。强调了以业务为导向的去重原则。

人力家使用阿里云MaxCompute的Transaction Table2.0表类型解决了增量数据去重成本大的问题，降低了计算成本和时间。他们介绍了数据合并方式和数据时空旅行查询功能，并建议使用Clustering机制合并小文件。未来规划和注意事项也被提及。