加载阶段的数据去重通常通过预处理、唯一标识符和增量检查相结合的方式进行管理。当数据被摄入系统时，去重可确保在存储之前识别并排除冗余记录。这通常通过使用键、哈希或元数据将传入数据与现有记录进行比较来实现。例如，系统可能会根据记录内容生成哈希值，并将其与查找表对照以检测重复项。如果找到匹配项，则根据用例，传入数据会被丢弃或与现有记录合并。
一种常见方法是使用确定性或概率性方法来识别重复项。确定性方法依赖于精确匹配，例如比较主键（如用户 ID）或对整个记录进行哈希处理。例如，在数据库加载过程中，对 email 等列设置唯一约束可以在插入时自动拒绝重复项。概率性方法，如 Bloom 过滤器，通过使用空间高效的数据结构来跟踪已见的记录，以牺牲一些准确性换取速度。Apache Spark 或 ETL 框架等工具通常包含去重功能，例如 Spark 中的 dropDuplicates() 函数，它可以移除指定列中值相同的行。此外，增量加载技术——只处理新增或修改的数据——从设计上减少了冗余。
去重过程中的关键考虑因素包括平衡性能和准确性。对大型数据集进行哈希处理可能会消耗大量资源，因此系统可以对数据进行分区或使用分布式计算来并行化检查。例如，数据管道可能会将传入文件分割成块，计算每个块的哈希值，并将其与中央注册表进行比较。然而，像近似重复项（例如，时间戳略有不同）这样的边缘情况需要更细致的方法，例如模糊匹配或基于窗口的去重。开发人员还必须决定是在应用层、数据库层还是通过外部工具处理重复项，权衡延迟、存储成本和数据完整性要求等因素。