一、mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的
Map-Reduce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)。
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 中所有的记录, 将key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。
参数说明:
1. map :映射函数 (生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)。
2. reduce 统计函数,reduce函数的任务就是将key- values变成key-value,也就是把values数组变成一个单一的值value。
3. out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合,在客户端断开后自动删除)。
4. 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)
5. 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
6. 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)
//测试数据准备 db.user.drop(); for(var i=10; i
执行结果:
{ "result" : "result", // 存放的集合名 "timeMillis" : 23, "counts" : { "input" : 29, // 传入文档的个数 "emit" : 29, // 此函数被调用的次数 "reduce" : 6, // 此函数被调用的次数 "output" : 8 // 最后返回文档的个数 }, "ok" : 1 }
查看返回的结果:
db.result.find()
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
长按识别二维码并关注微信
更方便到期提醒、手机管理