MongoDB-Map&Reduce-创新互联

模拟大数据搜索场景--‐何旭东

创新互联建站是一家从事企业网站建设、成都做网站、网站建设、行业门户网站建设、网页设计制作的专业网站建设公司，拥有经验丰富的网站建设工程师和网页设计人员，具备各种规模与类型网站建设的实力，在网站建设领域树立了自己独特的设计风格。自公司成立以来曾独立设计制作的站点上1000+。

请使用脚本插入本次课程中的Map&Reduce举例的学生表到1000w条文档。字段

保持不变。

使用Map&Reduce 计算出10

请提交Map&Reduce 程序，已经对应的计算结果。

>

db.users.count();

10000000

>

db.users.find();

{

"_id"

:

ObjectId("55ca9ae785b177a46da9494f"),

"classid"

:

1,

"age"

:

37,

"name"

:

"name0"

}

{

"_id"

:

ObjectId("55ca9ae785b177a46da94950"),

"classid"

:

1,

"age"

:

12,

"name"

:

"name1"

}

{

"_id"

:

ObjectId("55ca9ae785b177a46da94951"),

"classid"

:

1,

"age"

:

31,

"name"

:

"name2"

}

{

"_id"

:

ObjectId("55ca9ae785b177a46da94952"),

"classid"

:

2,

"age"

:

27,

"name"

:

"name3"

}

脚本创建模拟数据：

for (var i=1;

i<10000000;i++){ db.users.save({classid:Math.ceil(Math.random()*(2)),age:Math.cei

l(Math.random()*(38-8)+8),name:"name"+i}) };

Map 函数 Map 函数必须调用emit(key,value)返回键值对。使用this 返回当前待

处理的文档。

> mapf = function(){emit(this.classid, 1)}

function (){emit(this.classid, 1)}

Reduce 函数

Reduce 函数接收的参数类似Group 效果,已经按照健聚合过一次

将Map 返回的键值序列组合成{key, [value1,value2,value3,....,valuen]}传递给

Reduce,Reduce 函数对values 统计

> reducef=function (key, values) {

... var count = 0;

... values.forEach(function (v) {count += v;}); return count;

... }

function (key, values) {

var count = 0;

values.forEach(function (v) {count += v;}); return count;

}

Options 更多的控制细节

> res = db.runCommand({ mapreduce:"users", map:mapf, reduce:reducef,

out:"users_res",

finalize:ff,

query:{age:{$lt:10}}

...

});

{

"result"

:

"users_res",

"timeMillis"

:

6251,

"counts"

:

{

"input"

:

333716,

"emit"

:

333716,

"reduce"

:

6676,

"output"

:

2

},

"ok"

:

1

}

>

结果：

>

db.users_res.find();

{

"_id"

:

1,

"value"

:

{

"classid"

:

1,

"count"

:

167142

}

}

{

"_id"

:

2,

"value"

:

{

"classid"

:

2,

"count"

:

166574

}

}

1 班小于10 岁的有167142 人。2 班小于10 岁的有166574 人。

继续统计小于20 岁以下，每个班学生的个数：

> res = db.runCommand({ mapreduce:"users", map:mapf, reduce:reducef,

out:"users_2res", finalize:ff, query:{age:{$lt:20}}

... ... });

{

"result" : "users_2res",

"timeMillis" : 23247,

"counts" : {

"input" : 3666243,

"emit" : 3666243,

"reduce" : 73326,

"output" : 2

},

"ok" : 1

}

> db.users_2res.find();

{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 1832306 } }

{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 1833937 } }

1 班小于20 岁的有1832306 人。2 班小于20 岁的有1833937 人。

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本文标题：MongoDB-Map&Reduce-创新互联
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