有两个文件A和B，分别保存了一个系统两天的数据快照。
a.txt
（格式为：号码,姓名,年龄,姓别,状态）
13900001111,小A,20,男,01
13900001112,小H,20,女,06
13900001113,小C,20,男,06
13900001114,小D,20,男,04
13900001116,小E,20,女,04
13900001118,小F,20,男,04
13900001119,小G,20,女,07
b.txt
（格式和a一样：号码,姓名,年龄,姓别,状态）
13900001111,小A,20,男,01
13900001113,小C,20,男,06
13900001114,小D,20,男,04
13900001116,小E,20,女,04
13900001118,小F,20,男,04
13900001119,小G,20,女,01
13900001120,小K,23,女,01
b文件比a多了一个“小K”，但是少了一个“小H”，另外“小G”的状态被改为“01”，两个文件的号码都是唯一标识。
我想达到的目的是
1、想快速的在B文件中找出对比A少的记录和多出来的记录。
2、找出B文件中状态被修改的记录
例子里面的数据量比较少，实际上a文件和b文件都在4-5千万的数量级别。
强调这两个文件加起来的数据有上亿条，估计导入到数据库都要很长时间。
现在的限制最多在2个小时以内完成对比，并输出相关的结果
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题目大抵如此，下面是我收集的几个解决问题的思路：
其实这里看到两个文件中的每行还是有此行对应的id的（就是说如果两个文件都有这个行id的存在，那么我们可以认为这两个文件中的两行其实是一行），这样其实我们就可以把问题转换为一个多表join的问题，这样思考岂不是简单多了。
下面我用不多的文字简述一下这个问题用mapreduce解决的过程（当然其实这里如果不用mapreduce，用hash（行id）的数值把文件切分成1w个，然后两边的hash（）相同的文件做一下对比原理也是一样的）
map函数的大致处理过程：
解析一行
将context.collect(行id,line+",flag");//这里的flag指示出当前这一行出自哪个文件
reduce函数中的处理过程：
if(values.length>1){
if(values.length){
flag0 = getFlag(values[0]);
flag1 = getFlag(values[1]);
if(flag0 ==a&&flag1 ==b){
avalue=values[0]
bvalue=values[1]
context.write(key,"b文件发生修改，bvalue["+bvalue+"],avalue["+avalue+"]");
}else if(flag0 ==b&&flag1 ==a){
avalue=values[0]
bvalue=values[1]
context.write(key,"b文件发生修改，bvalue["+bvalue+"],avalue["+avalue+"]");
}//其余情况暂不处理
}//这里先不处理一个行id在一个文件中出现多次的情况
}else if(values.length==1){
flag = getFlag(values[0]);
if(flag==a){
context.write(key,"b 文件删除了"+key);
}
if(flag==b){
context.write(key,"b 文件添加了"+key);
}
}
return ;
ps:记得设置parationer和sortcomparetor