对于大规模数据去重，这里有几种可能的解决方案：
1.基于MD5值的去重方案
MD5是一种广泛使用的加密算法，它具有以下特点：
压缩性：任意长度的数据，计算出的MD5值长度都是固定的。
容易计算：从原数据计算出MD5值很容易。
抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的MD5值都有很大区别。
强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同MD5值的数据（即伪造数据）是非常困难的。
因此，可以对每条记录的维度数据内容计算MD5值，然后根据MD5值判断重复记录。这种方法的优点是简单易行，但是在处理大规模数据时，可能会因为内存和CPU的执行效率有限，而无法在固定时间内完成大量的数据的查重和去重处理。
2.基于布隆过滤器的去重方案
布隆过滤器是一种采用hash法进行查重的工具。它将每一条数据进行n次独立的hash处理，每次处理得到一个整数，总共得到n个整数。使用一个很长的数组表示不同的整数，每一次插入操作把这n个整数对应的位置的0设置为1（如果已经被设置为1则不变）。下次查找的时候经过同样的计算，如果这几个位置都是1则说明已经存在。
布隆过滤器的优点是使用方便，因为并不将key存放进内存所以十分节省空间，多个hash算法无关，可以并发执行效率高。但是，通过hash的次数我们可以降低误判率，但是不能保证没有误判的情况。
3.基于HyperLogLog的去重方案
HyperLogLog是一种去重计数的利器，能够以很小的精确度误差作为tradeoff大幅减少内存空间占用，在不要求100%准确的计数场景下常用。HyperLogLog的空间复杂度非常低（log(log(n))），故而得名HLL），几乎不随存储***的大小而变化；根据精度的不同，一个HLL占用的空间从1KB到64KB不等。
与Bitmap相比，HLL的空间占用要小得多。但是，HLL算法的结果注定是非精确的，即便最高精度，理论误差也超过了1%。
4.基于数据库的关键字段建立索引进行去重
可以选择特定的字段（能够唯一标识数据的字段），使用加密算法（如MD5，sha1）将字段进行加密，生成字符串，存入Redis的***中。后续新来一条数据，同样的方式进行加密，如果得到的字符串在Redis中存在，说明数据存在，对数据进行更新，否则说明数据不存在，对数据进行插入。
这种方法的优点是不会丢失数据，但是可能会因为内存空间的限制，而无法处理大规模的数据。
5.基于文件分组的去重方案
如果数据量非常大，无法一次性加载到内存中，可以先将数据按照相关性进行分组，相关的数据会处于同样或者接近的位置中，再将小文件进行对比。这种方法的优点是可以处理大规模的数据，但是可能会因为硬盘I/O的速度较慢，而影响去重的速度。
以上就是一些常见的大规模数据去重解决方案，具体的选择还需要根据实际情况来决定。
