1. count:返回集合中文档的数量. db.friend.count() db.friend.count({'age':24}) 增加查询条件会使count查询变慢. 2. distinct:找出给定键的所有不同的值. 使用时必须指定集合和键: db.runCommand({'distinct':'friend','key':'age'}) 3. group:分组统计. 示例:找出相同年龄(age)中,积分(score)最高的人. 参数说明: ns:指定要进行分组的集合. key:指定文档分

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

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

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

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] [

1.完成Hadoop2.2.0单机版环境搭建之后需要利用一个例子程序来检验hadoop2 的mapreduce的功能 //启动hdfs和yarn sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 2.首先现在一个文件夹里面建立两个文件file01.txt file02.txt里面加入如下内容,具体方法会linux的都会,我就默认你具有了. file01.txt kongxianghe kong yctc Hello World file02.txt 11 2222 kon

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

现有一个某电商网站的数据文件,名为buyer_favorite1,记录了用户收藏的商品以及收藏的日期,文件buyer_favorite1中包含(用户id,商品id,收藏日期)三个字段,数据内容以“\t”分割,由于数据很大,所以为了方便统计我们只截取它的一部分数据,内容如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         

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

var map = function(){ if (this.gscode == "ZTJB"){ ymd = this.ymd; emit("maxymd", ymd); } } var reduce = function(key, values){ var maxYmd = values[0]; for (var i=1; i<values.length; i++){ if (maxYmd < values[i]){ maxYmd = values[

/*去重*/ var arr=[1,4,4,7,3,9,0,3,2,1,"你好","你","你好","你 "]; var arr2=[]; for(var i=0;i<arr.length;i++){ if(arr2.indexOf(arr[i])==-1){ arr2.push(arr[i]); } } console.log(arr2); /*排序*/ var arr=[1,4,2,8,3,0,5]; var tem

MongoDB的destinct命令是获取特定字段中不同值列表.该命令适用于普通字段,数组字段和数组内嵌文档. mongodb的distinct的语句: db.users.distinct('last_name') 等同于 SQL 语句: select DISTINCT last_name from users 表示的是根据指定的字段返回不同的记录集. 一个简单的实例: // > db.addresses.insert({"zip-code": 10010}) > db.a

# -*- coding: utf-8 -*-import osimport csvimport pymongofrom pymongo import MongoClientfrom bson.code import Codefrom pymongo import MongoClient #建立连接client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.106', 27017)db_name = 'ta'

查询: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},count:{$sum:1} }}, {$match:{count:{$gt:1}}} ]); 删除: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},

由于nodejs本身的限制,在程序中使用js进行大批量计算效率不高.而V8引擎自身对内存大小的限制(64位系统下1.4G),同样限制了数据规模. 因此,相对于从mongodb中抽出数据进行计算,在mongodb中利用聚合函数或者其他方法完成计算,避开nodejs自身限制的方案在可靠性和扩展性上都相对较为令人满意. mongodb支持类似SQL中的聚合函数,虽然语法不通,不过基本原理类似. mongodb自带的接口中,aggregate被用来实现聚合查询: rec = db.LIBRARY.agg

MongoDB の MapReduce 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 reduceFu