在Spark或Hadoop中，删除重复的双向关系数据通常涉及到数据的排序和合并。以下是一个使用Spark的示例：

首先，我们需要加载数据并将其划分为两个子集，一个用于处理重复的元素，另一个用于处理未重复的元素。我们可以使用flatMap函数来实现这一点：

scala val df1 = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .load("path/to/dataset1.csv") .select("element1", "element2") .groupBy("element1") .agg(count("element2").alias("count")) .filter("count > 1") .groupBy("element1") .agg(sum("element2").alias("sum")) .show()

在这个例子中，我们首先加载了数据，然后按元素1对数据进行分组，然后计算每个元素2的出现次数。我们还使用filter函数删除了只出现一次的元素。最后，我们再次按元素1对数据进行分组，然后计算每个元素2的总和。

然后，我们可以使用map函数将重复的元素转换为单个元素：

scala val df2 = df1.select("element1", "element2") .groupBy("element1") .agg(count("element2").alias("count")) .filter("count > 1") .groupBy("element1") .agg(sum("element2").alias("sum")) .mapValues(_.sum) .select("element1", "element2") .groupBy("element1") .agg(count("element2").alias("count")) .filter("count > 1") .groupBy("element1") .agg(sum("element2").alias("sum")) .show()

在这个例子中，我们首先计算了每个元素2的总和，然后将其转换为单个元素，最后再次按元素1对数据进行分组，然后计算每个元素2的总和。

这样，我们就删除了重复的双向关系数据。