MapReduce in MongoDB

MongoDB の MapReduce

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在Hadoop的学习中已经接触过MapReduce了，它是一个很成熟的计算模型，将大批量的工作（也就是数据）分解（MAP映射）执行，最后将结果合并成最终的Reduce.

MongoDB就提供了一个很灵活的MapReduce

MapReduce的基本语法

>db.collection.mapReduce(
function() {emit(key,value);}, //map 函数
function(key,values) {return reduceFunction}, //reduce 函数
{
out: collection,
query: document,
sort: document,
limit: number
}
)


使用Map Reduce需要实现两个函数，Map和Reduce，Map调用了emit（key,value），遍历了collection（也就是表）里面的所有记录，并且将key和value传给reduce函数进行处理

说明：

• map：映射函数（生成键值对的序列，所谓reduce的参数）
• reduce统计函数，reduce函数的任务就是将key-values变成key_value（将Values数组变成一个单一的value）
• out统计结果存放集合（如果不指定的话，会使用临时集合，客户端断开以后就会删除）
• query是一个筛选条件（不是每个文档都会触发map函数）
• sort和limit

做个小测试，往里面插入一点数据试一下

collection中的数据如下图所示



选取已发布的文章，用user_name分组，使用find函数展示

map函数和reduce函数都可以使用JS来实现，所以非常方便