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< 100; i++) {
db.user.insert({
name:\"user\" + i,
age : Math.floor(Math.random()*10)+ 20,
sex : Math.floor(Math.random()*3)%2 ==0 ? \'M\' : \'F\',
chinese : Math.floor(Math.random()*50)+50,
math : Math.floor(Math.random()*50)+50,
english : Math.floor(Math.random()*50)+50,
class : \"C\" + i%5
})
}
// runCommand运行方式
db.sales.runCommand({
mapreduce: \"user\",
map: function(){
if(this.class == \"C1\") {
emit(this.age, this.age);
}
},
reduce: function(key,values){
var maxValue = Max(key, values);
return maxValue;
},
{
out: {inline: 1},
query : \"\",
sort: \"\",
limit: \"\",
}
})
db.user.mapReduce(
// 映射函数,里面会调用emit(key,value),集合会按照你指定的key进行映射分组。
function(){
// 按照emit函数的第一个参数进行分组
// 第二个参数的值会传递给reduce
emit(this.age, this);
},
// 简化函数,会对map分组后的数据进行分组简化
// 在reduce(key,value)中的key就是emit中的key, vlaues为emit分组后的emit(value)的集合
function(key, values){
var maxValue = Math.max(key, values);
return maxValue;
},
// 可选参数
{
query: {sex: \"F\"},
out: \"result\",
sort : {},
limit : 0
}
)
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()
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