MongoDB Map Reduce
引言
MongoDB 是一个高性能、可扩展的文档存储系统,它提供了丰富的数据操作功能。其中,Map Reduce 是 MongoDB 中一种强大的数据处理技术,允许用户对大量数据进行分布式处理。本文将详细介绍 MongoDB 中的 Map Reduce 功能,包括其基本概念、工作原理以及应用场景。
Map Reduce 基本概念
Map Reduce 是一种编程模型,用于大规模数据集(大于 1TB)的并行运算。它由两个主要操作组成:Map 和 Reduce。
- Map 函数:对输入数据进行遍历,将每个数据项转换为一个键值对,键是数据项的特征,值是数据项本身。
- Reduce 函数:对 Map 函数生成的键值对进行聚合操作,生成最终的输出。
Map Reduce 的工作流程如下:
- Map 函数对输入数据进行遍历,生成中间键值对。
- Shuffle 过程将中间键值对按照键进行排序,以便 Reduce 函数能够按照键进行聚合。
- Reduce 函数对 Shuffle 过程生成的中间键值对进行聚合操作,生成最终的输出。
MongoDB 中的 Map Reduce
MongoDB 从 3.0 版本开始引入了 Map Reduce 功能,用户可以使用 Map Reduce 对 MongoDB 数据库中的数据进行处理。
Map 函数
在 MongoDB 中,Map 函数是一个 JavaScript 函数,它接收一个文档作为输入,并返回一个键值对。以下是一个简单的 Map 函数示例: