MapReduce MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 对科班出生的程序员来说,最好的例子莫过于归并排序的例子,没错,归并排序流程就可以看作是一个MapReduce,只是我们在学校写过的归并排序程序可能还没有涉及到并行计算罢了. 上面是MapReduce的理论部分,下面说实际的应用,下面以MongoDB MapRed…

文章来自本人个人博客: mongodb mapreduce使用总结 ​ 大家都知道,mongodb是一个非关系型数据库.也就是说.mongodb数据库中的每张表是独立存在的,表与表之间没有不论什么依赖关系.在mongodb中.除了各种CRUD语句之外.还给我们提供了聚合和mapreduce统计的功能,这篇文章主要来跟大家聊聊mongodb的mapreduce的操作. ​mapreduce的概念我就不赘述了,大家自己去查查吧. ​在mongodb中,mapreduce的语法例如以下: ​ db.t…

摘要 上篇文章介绍了count,group,distinct几个简单的聚合操作,其中,group比较麻烦一点.本篇文章将学习mapReduce的相关内容. 相关文章 [MongoDB]入门操作 [MongoDB]增删改查 [MongoDB]count,gourp,distinct bat 今天突然发现,每次开启mongodb服务端和客户端,太频繁了.所以想了一个办法,把它们弄成批处理命令了. 开启server @echo off start cmd /k "cd/d C:\Program Fil…

http://cnodejs.org/topic/51a8a9ed555d34c67831fb8b http://garyli.iteye.com/blog/2079158 MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了,自己开始理解的时候还是动了动脑子的,所以记录在此! 命令语法:详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串,集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数,见下文 [, query : 文档,发往map函数前先给过渡文档] […

MapReduce这个名词随着hadoop的用户的增多,越来越被人关注.MapReduce可谓MongoDB之中的亮点,我也想深入了解MapReduce,加上MongoDB操作简单,所以就选择了它.MapReduce可以把问题划分为多个不同部分并分发到不同服务器并行处理问题,每台服务器都把分配给自己的一部分问题处理完毕后,把结果返回给主服务器,主服务器汇总结果,最终完成问题的处理. Map首先将文档映射到集合并操作文档,这一步可能产生多个键和多个值或者什么也没有(文档中要处理的值为空).而后按照…

Map-Reduce部分:Map-Reduce相当于关系型数据库中的group by,主要用于统计数据之用.MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活,对于大规模数据分析也相当实用. 语法 db.collection.mapReduce( map, // 即map函数.映射函数(生成键值对序列,作为reduce的参数). reduce, // 即reduce函数.统计函数. options // 一些选项 ) 使用Map-Reduce要实现两个函数map函数和reduce函数,map函数调…

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理. MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript.MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1. Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2. Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values). 3. Reduce: 处理值表中的元素,直到值…

异常信息 repl_test:PRIMARY> db.0917order_totals_b.find()2018-09-28T15:13:03.992+0800 E QUERY [main] SyntaxError: identifier starts immediately after numeric literal @(shell):1:2repl_test:PRIMARY> db.0917order_totals_b.find({})2018-09-28T15:13:13.464+080…

map reduce的解释 这是一张来自mongodb-mapreduce图示,比较能说明问题…

// JavaScript source code db.runCommand({ mapreduce: "page", map: function Map() { emit( this.title, // how to group { name: this.name } // associated data point (document) ); }, reduce: function Reduce(key, values) { //reduce用来处理group出来是多条数据的地方…