MongoDB中MapReduce编程模型使用实例

下面我将为您详细讲解“MongoDB中MapReduce编程模型使用实例”的完整攻略。

一、MapReduce编程模型简介

MapReduce是分布式计算框架的一种，可以通过MapReduce编程模型对大数据进行处理。MongoDB是一款文档型数据库，支持MapReduce编程模型。

在MongoDB中，MapReduce将一段逻辑处理过程分为Map和Reduce两个过程。其中，Map过程可以将一定格式的输入文档映射成一个中间结果，Reduce过程则将中间结果汇集到一个最终结果集合中。

在MapReduce过程中，Map和Reduce过程都有一定的编程规则，来确保输出结果符合预期。

二、使用实例

1. 示例一：统计文章中各个单词出现的次数

首先，我们来看一个简单的示例，使用MapReduce编程模型统计一篇文章中各个单词出现的次数。

（1）创建输入和输出集合

我们需要先创建输入和输出集合：

use test;
db.article.insert({ text: "The quick brown fox jumped over the lazy brown dog" });
db.wordcount.drop();

其中，db.article是输入集合，用于存储文章内容，db.wordcount是输出集合，用于存储单词出现次数。

（2）编写Map函数

var mapFunction = function() {
    var words = this.text.split(" ");
    for (var i = 0; i < words.length; i++) {
        if (words[i] !== "") {
            emit(words[i], 1);
        }
    }
};

上面的Map函数，会将输入集合中的每条记录的text字段，按空格切割成单个单词，并将每个单词作为key，将值设置为1。

（3）编写Reduce函数

var reduceFunction = function(key, values) {
    var sum = 0;
    for (var i = 0; i < values.length; i++) {
        sum += values[i];
    }
    return sum;
};

上面的Reduce函数，会将Map过程中生成的中间结果进行合并，将同一个key的value值相加，得到单词出现的次数。

（4）执行MapReduce操作

db.article.mapReduce(mapFunction, reduceFunction, {out: {reduce: "wordcount"}});

上面的代码将执行MapReduce操作，将Map函数应用到输入集合上，然后将Reduce函数作用于Map函数的输出结果上，并将结果输出到输出集合中。

在上述示例中，执行了MapReduce操作后，我们可以通过以下代码查看输出结果：

db.wordcount.find();

输出结果会类似于以下内容：

{ "_id" : "The", "value" : 1 }
{ "_id" : "brown", "value" : 2 }
{ "_id" : "dog", "value" : 1 }
{ "_id" : "fox", "value" : 1 }
{ "_id" : "jumped", "value" : 1 }
{ "_id" : "lazy", "value" : 1 }
{ "_id" : "over", "value" : 1 }
{ "_id" : "quick", "value" : 1 }
{ "_id" : "the", "value" : 1 }

我们可以看到，输出结果中包含输入集合中所有单词及其出现次数。

2. 示例二：计算每个学生的总成绩

下面，我们来看一个稍微复杂一些的示例，使用MapReduce编程模型计算每个学生的总成绩。

（1）创建输入和输出集合

我们需要先创建输入和输出集合：

use test;
db.score.insert([
{ "_id": 1, "name": "张三", "chinese": 85, "math": 92, "english": 78 },
{ "_id": 2, "name": "李四", "chinese": 72, "math": 89, "english": 85 },
{ "_id": 3, "name": "王五", "chinese": 90, "math": 84, "english": 86 },
{ "_id": 4, "name": "赵六", "chinese": 82, "math": 78, "english": 80 },
{ "_id": 5, "name": "钱七", "chinese": 90, "math": 89, "english": 92 }
]);
db.totalscore.drop();

其中，db.score是输入集合，用于存储每个学生的各科成绩，db.totalscore是输出集合，用于存储每个学生的总成绩。

（2）编写Map函数

var mapFunction = function() {
    var total = this.chinese + this.math + this.english;
    var avg = total / 3;
    emit(this.name, {"total": total, "avg": avg});
};

上面的Map函数，会将输入集合中的每条记录，将学生姓名作为key，将总成绩和平均成绩作为value，以JSON格式输出。

（3）编写Reduce函数

var reduceFunction = function(key, values) {
    var total = 0;
    var avg = 0;
    for (var i = 0; i < values.length; i++) {
        total += values[i].total;
        avg += values[i].avg;
    }
    return {"total": total, "avg": avg / values.length};
};

上面的Reduce函数，会将Map过程中生成的中间结果进行合并，将同一个key的value值相加，得到该学生的总成绩和平均成绩。

（4）执行MapReduce操作

db.score.mapReduce(mapFunction, reduceFunction, {out: "totalscore"});

上面的代码将执行MapReduce操作，将Map函数应用到输入集合上，然后将Reduce函数作用于Map函数的输出结果上，并将结果输出到输出集合中。

在上述示例中，执行了MapReduce操作后，我们可以通过以下代码查看输出结果：

db.totalscore.find();

输出结果会类似于以下内容：

{ "_id" : "张三", "value" : { "total" : 255, "avg" : 85 } }
{ "_id" : "李四", "value" : { "total" : 246, "avg" : 82 } }
{ "_id" : "王五", "value" : { "total" : 260, "avg" : 86.66666666666667 } }
{ "_id" : "赵六", "value" : { "total" : 240, "avg" : 80 } }
{ "_id" : "钱七", "value" : { "total" : 271, "avg" : 90.33333333333333 } }

我们可以看到，输出结果中包含输入集合中所有学生姓名及其总成绩和平均成绩。

三、总结

通过上述两个示例，我们可以发现，在使用MapReduce编程模型时，我们需要先了解Map和Reduce过程的编程规则，然后编写Map和Reduce函数，将它们应用到输入集合上，最终通过输出集合得到输出结果。同时，在MapReduce过程中，需要合理地设置参数，例如输出数据的存储方式等，可以通过参数来指定。

希望本文能对您理解MongoDB中MapReduce编程模型的使用提供帮助。