mongoDB的mapreduce-mysql教程-PHP中文网

mongoDB的mapreduce

php中文网

发布： 2016-06-07 16:03:25

原创

1212人浏览过

mongodb的map reduce使用示例： res = db.runCommand({ mapreduce:liveEpgUserVisits, map:function() { emit({provice:this.provice}, {data:[{mac:this.mac}],visit:this.visitNum, userCount:0}); }, reduce:function(key, value) { var ret = {data:[]}

mongodb的map reduce使用

示例：

res = db.runCommand({
mapreduce:'liveEpgUserVisits',
map:function() {
emit({provice:this.provice}, {"data":[{"mac":this.mac}],visit:this.visitNum, userCount:0});
},
reduce:function(key, value) {
var ret = {data:[]}, visit=0
var userCount=0;
var macs = {};
var sum = 0;
for(var i in value) {
var ia = value[i];
for(var j in ia.data) {
if(!macs[ia.data[j].mac]) {
macs[ia.data[j].mac] = true;
ret.data.push(ia.data[j]);

userCount += 1;

}
}

sum += Number(ia.visit);
}
ret.visit = sum;
ret.userCount = userCount;
return ret;
},
query:{"inputTime":{$gte:ISODate("2014-09-17T14:20:00Z"),$lte:ISODate("2014-09-17T14:30:00Z")}},
finalize:function(key, values){
return [{count:values.data.length},{visit:values.visit},{userCount:values.userCount}];
},
out:'tmp_mo_spcode_consignid_1',
verbose:true
}) 上面的示例， map：key是省份，value是这个省份对应的mac值、访问数量、用户数量。 reduce：获取到每个省份的value，然后进行运算，在将结果返回。通过finalize参数指定输出格式。如果不指定输出格式则会安装map的key和value格式进行输出。

其中db.runCommand包含以下参数：

db.runCommand(
 { mapreduce : <collection>,
   map : <mapfunction>,
   reduce : <reducefunction>
   [, query : <query filter object>]
   [, sort : <sort the query.  useful for optimization>]
   [, limit : <number of objects to return from collection>]
   [, out : <output-collection name>]
   [, keeptemp: <true|false>]
   [, finalize : <finalizefunction>]
   [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
   [, verbose : true]
 }
);

登录后复制

    - mapreduce：指定要进行mapreduce处理的collection
    - map：map函数    - reduce：reduce函数    - out：输出结果的collection的名字，不指定会默认创建一个随机名字的collection（如果使用了out选项，就不必指定keeptemp：true了，因为已经隐含在其中了）    - 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）    - 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    - 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）    - keytemp：true或false，表明结果输出到的collection是否是临时的，如果想在连接关闭后仍然保留这个集合，就要指定keeptemp为true，如果你用的是MongoDB的mongo客户端连接，那必须exit后才会删除。如果是脚本执行，脚本退出或调用close会自动删除结果collection    - finalize：是函数，它会在执行完map、reduce后再对key和value进行一次计算并返回一个最终结果，这是处理过程的最后一步，所以finalize就是一个计算平均数，剪裁数组，清除多余信息的恰当时机    - scope：javascript代码中要用到的变量，在这里定义的变量在map，reduce，finalize函数中可见    - verbose：用于调试的详细输出选项，如果想看MpaReduce的运行过程，可以设置其为true。也可以print把map，reduce，finalize过程中的信息输出到服务器日志上。

登录后复制