以下是为您整理出来关于【mongodb and mapreduce】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
文章来自本人个人博客： mongodb mapreduce使用总结 ? 大家都知道，mongodb是一个非关系型数据库，也就是说，mongodb数据库中的每张表是独立存在的，表与表之间没有任何依赖关系。在mongodb中，除了各种CRUD语句之外，还给我们提供了聚合和mapreduce统计的功能，这篇文章主要来跟大家聊聊mongodb的mapreduce的操作。 ?mapreduce的概念我就不赘述了，大家自己去查查吧。 ?在mongodb中，mapreduce的语法如下： ?db.table...
我想要计算我的文档(包括嵌入式文档)的所有关键字.首先我写了一个Java客户端来解决这个问题.显示结果只需不到4秒钟.然后我写了一个map / reduce函数.结果很好,但运行该功能花了30多秒！我认为map / reduce函数会更快,因为它是在服务器端执行的. Java客户端需要从服务器获取每个文档,但速度要快得多.为什么会这样？ //这是我的地图功能：map = function(){for(var key in this) {emit(key, {count:1});if(isNestedObject(this[key])...
我的mongoDB中有100个文档,假设它们中的每一个都可能与不同条件下的其他文档重复,例如firstName&姓氏,电子邮件和手机. 我试图mapReduce这100个文件,以具有键值对,如分组. 一切正常,直到我在DB中有第101个重复记录. 与第101条记录重复的其他文档的mapReduce结果的输出已损坏. 例如： 我正在研究firstName& lastName现在. 当DB包含100个文档时,我可以包含结果{_id: {firstName: "foo",lastName: "bar,},value: {count: 20duplicate: ...
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:...
"_id" : "-100:15", "value" : 9 } { "_id" : "-105:-40", "value" : 1 } { "_id" : "-105:10", "value" : 1 } { "_id" : "-105:15", "value" : 6 } { "_id" : "-105:5", "value" : 1 } { "_id" : "-10:-25", "value" : 1 } { "_id" : "-110:15", "value" : 4 } { "_id" : "-110:20", "value" : 1 } { "_id" : "-110:25", "value" : 1 } { "_id" : "-115:-30", "value" : 1 } { "_id" : "-115:-35", "value" : 2 } { "_id" : "-115...
计算每个客户的总消费 执行过程：1. 执行 map 操作过程定义 map (映射) 函数来处理每个文档： 映射每个文档的cust_id, 并处理 items 先遍历 items，分别对每个items成员 qty和price相乘再求总和var mapFunction2 = function() {var key = this.cust_id;var value = 0;for (var idx = 0; idx < this.items.length; idx++) {value += this.items[idx].qty * this.items[idx].price;}emit(key, value);};2. 定义reduce 函数有两个参数...
查询过滤条件query.addCriteria(Criteria.where("mDay").is(1));//添加过滤条件MapReduceOptions options = MapReduceOptions.options();//设置reduce配置项Map scope = new HashMap();scope.put("interval", interval);scope.put("startTime", startTime);options.scopeVariables(scope).verbose(true).outputTypeInline();//mapreduce外部变量插入String mapFunction1 = "function () {"+ "var sSecond=new Date(this.Atime).get...
> db.person.find(); { "_id" : ObjectId("593011c8a92497992cdfac10"), "name" : "xhj", "age" : 30, "address" : DBRef("address", ObjectId("59314b07e693aae7a5eb72ab")) } { "_id" : ObjectId("59301270a92497992cdfac11"), "name" : "zzj", "age" : 2 } { "_id" : ObjectId("593015fda92497992cdfac12"), "name" : "my second child", "age" : "i do not know" } { "_id" : ObjectId("592ffd872108e8e79ea902b0"), "name" : ...
MapReduce操作最终会将处理结果保存在一个单独的集合里面，而最终的处理效果如下。 范例：统计出各性别的人数、平均工资、最低工资、雇员姓名 总结： 理解MapReduce思路。 Map函数：emit("分组",{"$sum":"$column","$count_1":"$column_2"}); //Map函数的emit把数据分好组。 Reduce函数：处理分组数据（分组数据：Map函数分组数据），有多小个分组就执行多小次Reduce函数。Reduce函数每次执行处理一组数据，通过遍历处理计算...
for i in xrange(1000): rID=math.floor(random.random()*10); price = round(random.random()*10,2); if rID < 4: db.test.insert({"_id":i,"user":"Joe","product":rID,"price":price}); elif rID>=4 and rID<7: db.test.insert({"_id":i,"user":"Josh","product":rID,"price":price}); else: db.test.insert({"_id":i,"user":"Ken","product":rID,"pr...