MongoDB里MapReduce怎样使用？
发布时间：2022-04-22 11:09:05 所属栏目：系统 来源：互联网
导读：这篇文章主要给大家介绍的是关于在MongoDB中MapReduce的使用，小编认为是比较实用的，因此分享给大家作参考，需要的朋友可以看看，希望对大家学习有帮助。 玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小
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这篇文章主要给大家介绍的是关于在MongoDB中MapReduce的使用，小编认为是比较实用的，因此分享给大家作参考，需要的朋友可以看看，希望对大家学习有帮助。 玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。 打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事！！！ mapreduce其实是分批处理数据的，每一百次重新reduce处理，所以到reduce里的数据如果是101条，那就会分2次进入。这导致的问题就是在reduce中 如果 初始化 var count = 0；在循环中 count ++，最后输出的是1？？？避免都方法是，把数据存在返回的value里，这个value是会在循环进入reduce的时候重用的。在循环中 count += value.count就能把之前都100加上了！！！还有如果只有一条数据，那它不会进入reduce，会直接返回。 MongoDB中的MapReduce可以用来实现更复杂的聚合命令，使用MapReduce主要实现两个函数：map函数和reduce函数，map函数用来生成键值对序列，map函数的结果作为reduce函数的参数，reduce函数中再做进一步的统计，比如我的数据集如下： {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d7"),"name" : "鲁迅","book" : "呐喊","price" : 38.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d8"),"name" : "曹雪芹","book" : "红楼梦","price" : 22.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d9"),"name" : "钱钟书","book" : "宋诗选注","price" : 99.0,"publisher" : "人民文学出版社"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908da"),"name" : "钱钟书","book" : "谈艺录","price" : 66.0,"publisher" : "三联书店"} {"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908db"),"name" : "鲁迅","book" : "彷徨","price" : 55.0,"publisher" : "花城出版社"} 假如我想查询每位作者所出的书的总价，操作如下： var map=function(){emit(this.name,this.price)} var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)} var options={out:"totalPrice"} db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options); db.totalPrice.find() emit函数主要用来实现分组，接收两个参数，第一个参数表示分组的字段，第二个参数表示要统计的数据，reduce来做具体的数据处理操作，接收两个参数，对应emit方法的两个参数，这里使用了Array中的sum函数对price字段进行自加处理，options中定义了将结果输出的集合，届时我们将在这个集合中去查询数据，默认情况下，这个集合即使在数据库重启后也会保留，并且保留集合中的数据。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
