Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个，类似于SQL语句中的GROUP BY。聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据，并且按照要求进行聚合。 MongoDB提供了三种执行聚合的方法：Aggregation Pipleline ...

最近考虑使用hadoop mapreduce来分析mongodb上的数据，从网上找了一些demo，东拼西凑，终于运行了一个demo，下面把过程展示给大家 环境 ubuntu 14.04 64bit hadoop 2.6.4 mongodb 2.4.9 Java 1.8 ...

MongoDB介绍 MongoDB是一个面向文档的，开源数据库程序，它平台无关。MongoDB像其他一些NoSQL数据库（但不是全部！）使用JSON结构的文档存储数据。这是使得数据非常灵活，不需要的Schema。 一些比较重要的特点是： 支持多种标准查询类型，比如matching ...

最近由于产品业务的需求，需要使用一些数据量比较相对有点大的计算，顺便试试mongodb的mapreduce功能，感觉还不错 下面是官方提供的一个例子： mapreduce参数说明 mapreduce：指定要进行mapreduce处理 ...

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具。它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务，分配到多服务器上并行处理。 MongoDB也提供了MapReduce，当然查询语肯定是JavaScript。MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段： 1. ...

tips：mongoDB中建立的索引，优先使用固定的，而不要使用范围。 一、MapReduce时 ...

mapReduce从字面上来理解就是两个过程：map映射以及reduce化简。是一种大数据处理方法，其难度不高，从性能上来说属于比较暴力的（通过N台服务器同时来计算），但相较于group以及aggregate来说，功能更强大，并更加灵活。 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射 ...

Map-Reduce部分：Map-Reduce相当于关系型数据库中的group by，主要用于统计数据之用。MongoDB提供的Map-Reduce非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。 语法 使用Map-Reduce要实现两个函数map函数和reduce函数，map函数调用 ...