MongoDB中mapReduce的使用 制作人:全心全意 mapReduce的功能和group by的功能类似,但比group by处理的数据量更大 使用示例: var map = function(){ emit(this.cat_id,this.price); #根据cat_id进行分组,对price字段进行操作 } var reduce = function(cat_id,price){ return Array.avg(price); #对price进行求平均值操作,并返回结果 } d…

一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 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: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…

MapReduce有两种写法,也可以说mongodb所有的命令行都有两种写法. 但突然间发现MapReduce不同的写法会有不同的结果,接下来我们一起来看: 第一种:直接使用扩展属性. 1)emit函数的第2参数直接使用数值. > db.entities.mapReduce(function(){emit()},function(key,value){var tot al=;} },}}) { "results" : [ { , }, { , } ], , "count…

转载自残缺的孤独 1.概述 MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. 2.MapReduce (1)其基本语法如下所示: db.runCommand({ mapreduce:<collection>, map:<mapfunction>, reduce…

一.简介 在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下,做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候,可以用MongoDB中的MapReduce进行实现 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: Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 Shuffle: 根据Ke…

建立下述测试数据,通过MapReduce统计每个班级学生数及成绩和. 代码如下: public string SumStudentScore() { var collection = _dataBase.GetCollection("StudentInfo"); //按照班级(Class)进行分组统计,并将每条记录的记录数(1)和成绩(this.Score)作为Reduce参数 string mapFunction = @"function(){ emit(this.Clas…

太久没动这里,目前人生处于一个新的开始.这次博客的内容很久前就想更新上来,但是一直没找到合适的时间点(哈哈,其实就是懒),主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题: 1.Reduce时的计数问题 2.Reduce时的提取数据问题 另外,补充一个小tips:mongoDB中建立的索引,优先使用固定的,而不要使用范围. 一.MapReduce时的计数问题 这个问题主要出现在使用“+1”的思路去计算累计次数时.如果在Map后的某一类中,记录量过大,就会导致计数失败. 具体演…

有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon…

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1…

mapReduce是大数据的核心内容,但实际操作中别用这个,所谓的mapReduce分两步 1.map:将数据分别取出,Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录,将key与value传给Reduce函数进行处理 2.reduce:负责数据的最后处理,function(key,value){} 参数是map传来的key和value Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作,有点类似于使用Hadoop对集合数据进行处理,所有输入数据都是从集…