MongoDB 的 MapReduce 大数据统计统计挖掘
MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法:
* Mongodb三种分组方式:
* 1、group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高)
* 2、mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等)
* 3、aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很多,并且使用上要简单些,不过1.3的目前还不支持账户认证模式,可以通过http://pecl.php.net/package/mongo查看更新日志和Bug)
下面就来看下mapreduce方式:
Mongodb官网对MapReduce介绍:
Map/reduce in MongoDB is useful for batch processing of data and aggregation operations. It is similar in spirit to using something like Hadoop with all input coming from a collection and output going to a collection. Often, in a situation where you would have used GROUP BY in SQL, map/reduce is the right tool in MongoDB.
- db.runCommand(
- { mapreduce : <collection>,
- map : <mapfunction>,
- reduce : <reducefunction>
- [, query : <query filter object>]
- [, sort : <sort the query. useful for optimization>]
- [, limit : <number of objects to return from collection>]
- [, out : <output-collection name>]
- [, keeptemp: <true|false>]
- [, finalize : <finalizefunction>]
- [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
- [, verbose : true]
- }
- );
参数说明:
mapreduce:要操作的目标集合
map:映射函数(生成键值对序列,作为Reduce函数的参数)
reduce:统计函数
query:目标记录过滤
sort:对目标记录排序
limit:限制目标记录数量
out:统计结果存放集合(如果不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)
keeptemp:是否保留临时集合
finalize:最终处理函数(对reduce返回结果执行最终整理后存入结果集合)
scope:向map、reduce、finalize导入外部变量
verbose:显示详细的时间统计信息
map函数调用当前对象,并处里对象的属性,传值给reduce,map方法使用this来操作当前对象,最少调用一次emit(key,value)方法来向reduce提供参数,其中emit的key为最终数据的id。
接收一个值和数组,根据需要对数组进行合并分组等处理,reduce的key就是emit(key,value)的key,value_array是同个key对应的多个value数组。
此函数为可选函数,可在执行完map和reduce后执行,对最后的数据进行统一处理。
- {
- "_id": ObjectId("50ccb3f91e937e2927000004"),
- "feed_type": 1,
- "to_user": 234,
- "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
- }
- {
- "_id": ObjectId("50ccb3ef1e937e0727000004"),
- "feed_type": 8,
- "to_user": 123,
- "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
- }
- {
- "_id": ObjectId("50ccb3e31e937e0a27000003"),
- "feed_type": 1,
- "to_user": 123,
- "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
- }
- {
- "_id": ObjectId("50ccb3d31e937e0927000001"),
- "feed_type": 1,
- "to_user": 123,
- "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
- }
我们按动态类型feed_type和用户to_user进行分组统计,实现结果:
feed_type | to_user | cout |
1 | 234 | 1 |
8 | 123 | 1 |
1 | 123 | 2 |
- //编写map函数
- $map = '
- function() {
- var key = {to_user:this.to_user,feed_type:this.feed_type};
- var value = {count:1};
- emit(key,value);
- } ';
- //reduce 函数
- $reduce = '
- function(key, values) {
- var ret = {count:0};
- for(var i in values) {
- ret.count += 1;
- }
- return ret;
- }';
- //查询条件
- $query = null; //本实例中没有查询条件,设置为null
- $mongo = new Mongo('mongodb://root:root@127.0.0.1: 28017/'); //链接mongodb,账号和密码为root,root
- $instance = $mongo->selectDB("testdb");
- //执行此命令后,会创建feed_temp_res的临时集合,并将统计后的数据放在该集合中
- $cmd = $instance->command(array(
- 'mapreduce' => 'feed',
- 'map' => $map,
- 'reduce' => $reduce,
- 'query' => $query,
- 'out' => 'feed_temp_res'
- ));
- //查询临时集合中的统计数据,验证统计结果是否和预期结果一致
- $cursor = $instance->selectCollection('feed_temp_res')->find();
- $result = array();
- try {
- while ($cursor->hasNext())
- {
- $result[] = $cursor->getNext();
- }
- }
- catch (MongoConnectionException $e)
- {
- echo $e->getMessage();
- }
- catch (MongoCursorTimeoutException $e)
- {
- echo $e->getMessage();
- }
- catch(Exception $e){
- echo $e->getMessage();
- }
- //test
- var_dump($result);
下面是输出的结果,和预期结果一致
- {
- "_id": {
- "to_user": 234,
- "feed_type": 1
- },
- "value": {
- "count": 1
- }
- }
- {
- "_id": {
- "to_user": 123,
- "feed_type": 8
- },
- "value": {
- "count": 1
- }
- }
- {
- "_id": {
- "to_user": 123,
- "feed_type": 1
- },
- "value": {
- "count": 2
- }
- }
- /**
- * mapReduce分组
- *
- * @param string $table_name 表名(要操作的目标集合名)
- * @param string $map 映射函数(生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)
- * @param string $reduce 统计处理函数
- * @param array $query 过滤条件 如:array('uid'=>123)
- * @param array $sort 排序
- * @param number $limit 限制的目标记录数
- * @param string $out 统计结果存放集合 (不指定则使用tmp_mr_res_$table_name, 1.8以上版本需指定)
- * @param bool $keeptemp 是否保留临时集合
- * @param string $finalize 最终处理函数 (对reduce返回结果进行最终整理后存入结果集合)
- * @param string $scope 向 map、reduce、finalize 导入外部js变量
- * @param bool $jsMode 是否减少执行过程中BSON和JS的转换,默认true(注:false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,//true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON)
- * @param bool $verbose 是否产生更加详细的服务器日志
- * @param bool $returnresult 是否返回新的结果集
- * @param array &$cmdresult 返回mp命令执行结果 array("errmsg"=>"","code"=>13606,"ok"=>0) ok=1表示执行命令成功
- * @return
- */
- function mapReduce($table_name,$map,$reduce,$query=null,$sort=null,$limit=0,$out='',$keeptemp=true,$finalize=null,$scope=null,$jsMode=true,$verbose=true,$returnresult=true,&$cmdresult){
- if(empty($table_name) || empty($map) || empty($reduce)){
- return null;
- }
- $map = new MongoCode($map);
- $reduce = new MongoCode($reduce);
- if(empty($out)){
- $out = 'tmp_mr_res_'.$table_name;
- }
- $cmd = array(
- 'mapreduce' => $table_name,
- 'map' => $map,
- 'reduce' => $reduce,
- 'out' =>$out
- );
- if(!empty($query) && is_array($query)){
- array_push($cmd, array('query'=>$query));
- }
- if(!empty($sort) && is_array($sort)){
- array_push($cmd, array('sort'=>$query));
- }
- if(!empty($limit) && is_int($limit) && $limit>0){
- array_push($cmd, array('limit'=>$limit));
- }
- if(!empty($keeptemp) && is_bool($keeptemp)){
- array_push($cmd, array('keeptemp'=>$keeptemp));
- }
- if(!empty($finalize)){
- $finalize = new Mongocode($finalize);
- array_push($cmd, array('finalize'=>$finalize));
- }
- if(!empty($scope)){
- array_push($cmd, array('scope'=>$scope));
- }
- if(!empty($jsMode) && is_bool($jsMode)){
- array_push($cmd, array('jsMode'=>$jsMode));
- }
- if(!empty($verbose) && is_bool($verbose)){
- array_push($cmd, array('verbose'=>$verbose));
- }
- $dbname = $this->curr_db_name;
- $cmdresult = $this->mongo->$dbname->command($cmd);
- if($returnresult){
- if($cmdresult && $cmdresult['ok']==1){
- $result = $this->find($out, array());
- }
- }
- if($keeptemp==false){
- //删除集合
- $this->mongo->$dbname->dropCollection($out);
- }
- return $result;
- }
-------------------------------------------------------------------------------------------
MongoDB 的 MapReduce 相当于 Mysql 中的"group by", 所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce 进行并行"统计"很容易。
使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历collection 中所有记录, key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。 函数和 Reduce 将 Map 函数可以使用 JavaScript 来实现,可以通db.runCommand 或 mapReduce 命令来执行一个 MapReduce的操作。
MapReduce函数的参数列表如下:
db.runCommand(
{ mapreduce : <collection>,
map : <mapfunction>,
reduce : <reducefunction>
[, query : <query filter object>]
[, sort : <sort the query. useful for optimization>]
[, limit : <number of objects to return from collection>]
[, out : <output-collection name>]
[, keeptemp: <true|false>]
[, finalize : <finalizefunction>]
[, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
[, verbose : true]
}
);
或者这么写:
db.collection.mapReduce(
<map>,
<reduce>,
{
<out>,
<query>,
<sort>,
<limit>,
<keytemp>,
<finalize>,
<scope>,
<jsMode>,
<verbose>
}
)
- mapreduce:指定要进行mapreduce处理的collection
- map:map函数
- reduce:reduce函数
- out:输出结果的collection的名字,不指定会默认创建一个随机名字的collection(如果使用了out选项,就不必指定keeptemp:true了,因为已经隐含在其中了)
- query:一个筛选条件,只有满足条件的文档才会调用map函数。(query。limit,sort可以随意组合)
- sort:和limit结合的sort排序参数(也是在发往map函数前给文档排序),可以优化分组机制
- limit:发往map函数的文档数量的上限(要是没有limit,单独使用sort的用处不大)
- keytemp:true或false,表明结果输出到的collection是否是临时的,如果想在连接关闭后仍然保留这个集合,就要指定keeptemp为true,如果你用的是MongoDB的mongo客户端连接,那必须exit后才会删除。如果是脚本执行,脚本退出或调用close会自动删除结果collection
- finalize:是函数,它会在执行完map、reduce后再对key和value进行一次计算并返回一个最终结果,这是处理过程的最后一步,所以finalize就是一个计算平均数,剪裁数组,清除多余信息的恰当时机
- scope:javascript代码中要用到的变量,在这里定义的变量在map,reduce,finalize函数中可见
- verbose:用于调试的详细输出选项,如果想看MpaReduce的运行过程,可以设置其为true。也可以print把map,reduce,finalize过程中的信息输出到服务器日志上。
其中重点的几个参数说明:
1、Map
Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对,使用 this 访问当前待处理的 Document。
m = function() { emit(this.classid, 1) }
value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:
emit(this.classid, {count:1})
2 Reduce
Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果,将 Map 返回的键值序列组合成 { key, [value1, value2, value3, value...] } 传递给 reduce。
r = function(key, values) {
var x = 0;
values.forEach(function(v) { x += v });
return x;
}
3 Result
res = db.runCommand({
mapreduce:"students",
map:m,
reduce:r,
out:"students_res"
});
mapReduce() 将结果存储在 "students_res" 表中。
8.4 Finalize
利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。
f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }
列名变与 “classid”和”count”了,这样的列表更容易理解。
8.5 Options
可以添加更多的控制细节 。添加query、sort等。
实例:
publicvoid MapReduce() {
Mongo mongo =new Mongo("localhost",27017);
DB db = mongo.getDB("qimiguangdb");
DBCollection coll = db.getCollection("collection1");
String map ="function() { emit(this.name, {count:1});}";
String reduce ="function(key, values) {";
reduce=reduce+"var total = 0;";
reduce=reduce+"for(var i=0;i<values.length;i++){total += values[i].count;}";
reduce=reduce+"return {count:total};}";
String result ="resultCollection";
MapReduceOutput mapReduceOutput = coll.mapReduce(map,
reduce.toString(), result, null);
DBCollection resultColl = mapReduceOutput.getOutputCollection();
DBCursor cursor= resultColl.find();
while (cursor.hasNext()) {
System.out.println(cursor.next());
}
}
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