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MongoDB中MapReduce使用

小云云

发布： 2017-12-08 14:26:17

原创

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玩过hadoop的小伙伴对mapreduce应该不陌生，mapreduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看mongodb中mapreduce的使用。

mapReduce

MongoDB中的MapReduce可以用来实现更复杂的聚合命令，使用MapReduce主要实现两个函数：map函数和reduce函数，map函数用来生成键值对序列，map函数的结果作为reduce函数的参数，reduce函数中再做进一步的统计，比如我的数据集如下：

{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d7"),"name" : "鲁迅","book" : "呐喊","price" : 38.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d8"),"name" : "曹雪芹","book" : "红楼梦","price" : 22.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d9"),"name" : "钱钟书","book" : "宋诗选注","price" : 99.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908da"),"name" : "钱钟书","book" : "谈艺录","price" : 66.0,"publisher" : "三联书店"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908db"),"name" : "鲁迅","book" : "彷徨","price" : 55.0,"publisher" : "花城出版社"}

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假如我想查询每位作者所出的书的总价，操作如下：

var map=function(){emit(this.name,this.price)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"totalPrice"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.totalPrice.find()

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emit函数主要用来实现分组，接收两个参数，第一个参数表示分组的字段，第二个参数表示要统计的数据，reduce来做具体的数据处理操作，接收两个参数，对应emit方法的两个参数，这里使用了Array中的sum函数对price字段进行自加处理，options中定义了将结果输出的集合，届时我们将在这个集合中去查询数据，默认情况下，这个集合即使在数据库重启后也会保留，并且保留集合中的数据。查询结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : 22.0
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : 165.0
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : 93.0
}

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再比如我想查询每位作者出了几本书，如下：

var map=function(){emit(this.name,1)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"bookNum"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.bookNum.find()

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查询结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : 1.0
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : 2.0
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : 2.0
}

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将每位作者的书列出来，如下：

var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()

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结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : "红楼梦"
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : "呐喊,彷徨"
}

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比如查询每个人售价在￥40以上的书：

var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={query:{price:{$gt:40}},out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()

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query表示对查到的集合再进行筛选。

结果如下：

{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : "彷徨"
}

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runCommand实现

我们也可以利用runCommand命令来执行MapReduce。格式如下：

db.runCommand(
               {
                 mapReduce: <collection>,
                 map: <function>,
                 reduce: <function>,
                 finalize: <function>,
                 out: <output>,
                 query: <document>,
                 sort: <document>,
                 limit: <number>,
                 scope: <document>,
                 jsMode: <boolean>,
                 verbose: <boolean>,
                 bypassDocumentValidation: <boolean>,
                 collation: <document>
               }
             )

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含义如下：

百度文心百中

百度大模型语义搜索体验中心

查看详情

参数	含义
mapReduce	表示要操作的集合
map	map函数
reduce	reduce函数
finalize	最终处理函数
out	输出的集合
query	对结果进行过滤
sort	对结果排序
limit	返回的结果数
scope	设置参数值，在这里设置的值在map、reduce、finalize函数中可见
jsMode	是否将map执行的中间数据由javascript对象转换成BSON对象，默认为false
verbose	是否显示详细的时间统计信息
bypassDocumentValidation	是否绕过文档验证
collation	其他一些校对

如下操作，表示执行MapReduce操作并对统计的集合限制返回条数，限制返回条数之后再进行统计操作，如下：

var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",limit:4,verbose:true})
db.books.find()

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执行结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : "红楼梦"
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : "呐喊"
}

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小伙伴们看到，鲁迅有一本书不见了，就是因为limit是先限制集合返回条数，然后再执行统计操作。

finalize操作表示最终处理函数，如下：

var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1})
db.books.find()

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f1第一个参数key表示emit中的第一个参数，第二个参数表示reduce的执行结果，我们可以在f1中对这个结果进行再处理，结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : {
        "author" : "曹雪芹",
        "books" : "红楼梦"
    }
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : {
        "author" : "钱钟书",
        "books" : "宋诗选注,谈艺录"
    }
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : {
        "author" : "鲁迅",
        "books" : "呐喊,彷徨"
    }
}

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scope则可以用来定义一个在map、reduce和finalize中都可见的变量，如下：

var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue;obj.sang=sang; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',--'+sang+'--,')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1,scope:{sang:"haha"}})
db.books.find()

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执行结果如下：

{
    "_id" : "曹雪芹",
    "value" : {
        "author" : "曹雪芹",
        "books" : "红楼梦",
        "sang" : "haha"
    }
}
{
    "_id" : "钱钟书",
    "value" : {
        "author" : "钱钟书",
        "books" : "宋诗选注,--haha--,谈艺录",
        "sang" : "haha"
    }
}
{
    "_id" : "鲁迅",
    "value" : {
        "author" : "鲁迅",
        "books" : "呐喊,--haha--,彷徨",
        "sang" : "haha"
    }
}

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看完本文希望大家有所收获。