最近由於產品業務的需求，需要使用一些數據量比較相對有點大的計算，順便試試mongodb的mapreduce功能，感覺還不錯 下面是官方提供的一個例子： mapreduce參數說明 mapreduce：指定要進行mapreduce處理 ...

背景 MapReduce是個非常靈活和強大的數據聚合工具。它的好處是可以把一個聚合任務分解為多個小的任務，分配到多服務器上並行處理。 MongoDB也提供了MapReduce，當然查詢語肯定是JavaScript。MongoDB中的MapReduce主要有以下幾階段： 1. ...

　　太久沒動這里，目前人生處於一個新的開始。這次博客的內容很久前就想更新上來，但是一直沒找到合適的時間點（哈哈，其實就是懶），主要內容集中在使用Mongodb時的一些隱蔽的MapReduce問題： 　　1、Reduce時的計數問題 　　2、Reduce時的提取數據問題 　　另外，補充一個小 ...

mapReduce從字面上來理解就是兩個過程：map映射以及reduce化簡。是一種大數據處理方法，其難度不高，從性能上來說屬於比較暴力的（通過N台服務器同時來計算），但相較於group以及aggregate來說，功能更強大，並更加靈活。 映射過程:先把某一類數據分組歸類,這里的映射 ...

Map-Reduce部分：Map-Reduce相當於關系型數據庫中的group by，主要用於統計數據之用。MongoDB提供的Map-Reduce非常靈活，對於大規模數據分析也相當實用。 語法 使用Map-Reduce要實現兩個函數map函數和reduce函數，map函數調用 ...

簡介 當我們要統計數億文本的詞頻，單個機器性能一般，況且是數億級數據，處理是十分緩慢的，對於這樣的任務，希望的是多台電腦共同處理，大幅度減少任務時間。聯合多台電腦一起工作的系統就是分布式系統。 最近在學MIT6.824分布式系統課程，第一個Lab就是MapReduce，MapReduce ...

一、簡介 在用MongoDB查詢返回的數據量很大的情況下，做一些比較復雜的統計和聚合操作做花費的時間很長的時候，可以用MongoDB中的MapReduce進行實現 MapReduce是個非常靈活和強大的數據聚合工具。它的好處是可以把一個聚合任務分解為多個小的任務，分配到多服務器上並行處理 ...

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