MongoDB 中 MapReduce 使用

玩过 Hadoop 的小伙伴对 MapReduce 应该不陌生,MapReduce 的强大且灵活,它可以将一个大问题拆分为多个小问题,将各个小问题发送到不同的机器上去处理,所有的机器都完成计算后,再将计算结果合并为一个完整的解决方案,这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看 MongoDB 中 MapReduce 的使用。

mapReduce

MongoDB 中的 MapReduce 可以用来实现更复杂的聚合命令,使用 MapReduce 主要实现两个函数:map 函数和 reduce 函数,map 函数用来生成键值对序列, map 函数的结果作为 reduce 函数的参数,reduce 函数中再做进一步的统计,比如我的数据集如下:

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{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d7"),"name" : "鲁迅","book" : "呐喊","price" : 38.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d8"),"name" : "曹雪芹","book" : "红楼梦","price" : 22.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908d9"),"name" : "钱钟书","book" : "宋诗选注","price" : 99.0,"publisher" : "人民文学出版社"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908da"),"name" : "钱钟书","book" : "谈艺录","price" : 66.0,"publisher" : "三联书店"}
{"_id" : ObjectId("59fa71d71fd59c3b2cd908db"),"name" : "鲁迅","book" : "彷徨","price" : 55.0,"publisher" : "花城出版社"}

假如我想查询每位作者所出的书的总价,操作如下:

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var map=function(){emit(this.name,this.price)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"totalPrice"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.totalPrice.find()

emit 函数主要用来实现分组,接收两个参数,第一个参数表示分组的字段,第二个参数表示要统计的数据,reduce 来做具体的数据处理操作,接收两个参数,对应 emit 方法的两个参数,这里使用了 Array 中的 sum 函数对 price 字段进行自加处理,options 中定义了将结果输出的集合,届时我们将在这个集合中去查询数据,默认情况下,这个集合即使在数据库重启后也会保留,并且保留集合中的数据。查询结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : 22.0
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : 165.0
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : 93.0
}

再比如我想查询每位作者出了几本书,如下:

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var map=function(){emit(this.name,1)}
var reduce=function(key,value){return Array.sum(value)}
var options={out:"bookNum"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.bookNum.find()

查询结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : 1.0
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : 2.0
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : 2.0
}

将每位作者的书列出来,如下:

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var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()

结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : "红楼梦"
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : "呐喊,彷徨"
}

比如查询每个人售价在 ¥40 以上的书:

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var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
var options={query:{price:{$gt:40}},out:"books"}
db.sang_books.mapReduce(map,reduce,options);
db.books.find()

query 表示对查到的集合再进行筛选。

结果如下:

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{
"_id" : "钱钟书",
"value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : "彷徨"
}

runCommand实现

我们也可以利用 runCommand 命令来执行 MapReduce。格式如下:

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db.runCommand(
{
mapReduce: <collection>,
map: <function>,
reduce: <function>,
finalize: <function>,
out: <output>,
query: <document>,
sort: <document>,
limit: <number>,
scope: <document>,
jsMode: <boolean>,
verbose: <boolean>,
bypassDocumentValidation: <boolean>,
collation: <document>
}
)

含义如下:

参数 含义
mapReduce 表示要操作的集合
map map函数
reduce reduce函数
finalize 最终处理函数
out 输出的集合
query 对结果进行过滤
sort 对结果排序
limit 返回的结果数
scope 设置参数值,在这里设置的值在map、reduce、finalize函数中可见
jsMode 是否将map执行的中间数据由javascript对象转换成BSON对象,默认为false
verbose 是否显示详细的时间统计信息
bypassDocumentValidation 是否绕过文档验证
collation 其他一些校对

如下操作,表示执行 MapReduce 操作并对统计的集合限制返回条数,限制返回条数之后再进行统计操作,如下:

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var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",limit:4,verbose:true})
db.books.find()

执行结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : "红楼梦"
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : "宋诗选注,谈艺录"
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : "呐喊"
}

小伙伴们看到,鲁迅有一本书不见了,就是因为 limit 是先限制集合返回条数,然后再执行统计操作。

finalize 操作表示最终处理函数,如下:

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var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1})
db.books.find()

f1 第一个参数 key 表示 emit 中的第一个参数,第二个参数表示 reduce 的执行结果,我们可以在 f1 中对这个结果进行再处理,结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : {
"author" : "曹雪芹",
"books" : "红楼梦"
}
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : {
"author" : "钱钟书",
"books" : "宋诗选注,谈艺录"
}
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : {
"author" : "鲁迅",
"books" : "呐喊,彷徨"
}
}

scope 则可以用来定义一个在 map、reduce 和 finalize 中都可见的变量,如下:

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var f1 = function(key,reduceValue){var obj={};obj.author=key;obj.books=reduceValue;obj.sang=sang; return obj}
var map=function(){emit(this.name,this.book)}
var reduce=function(key,value){return value.join(',--'+sang+'--,')}
db.runCommand({mapreduce:'sang_books',map,reduce,out:"books",finalize:f1,scope:{sang:"haha"}})
db.books.find()

执行结果如下:

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{
"_id" : "曹雪芹",
"value" : {
"author" : "曹雪芹",
"books" : "红楼梦",
"sang" : "haha"
}
}
{
"_id" : "钱钟书",
"value" : {
"author" : "钱钟书",
"books" : "宋诗选注,--haha--,谈艺录",
"sang" : "haha"
}
}
{
"_id" : "鲁迅",
"value" : {
"author" : "鲁迅",
"books" : "呐喊,--haha--,彷徨",
"sang" : "haha"
}
}

好了,MongoDB 中的 MapReduce 我们就先说到这里,小伙伴们有问题欢迎留言讨论。

参考资料:

  1. 《MongoDB权威指南第2版》
  2. mongodb mapreduce小试
  3. mongoDB–mapreduce用法详解(未找到原始出处)
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