假设有如下两个文件，一个是表是公司和地址的序号的对应，一个表是地址的序号和地址的名称的对应。表1： A:Beijing Red Star 1A:Shenzhen Thunder 3A:Guangzhou Honda 2A:Beijing Rising 1A:Guangzhou Development Bank 2A:Tencent 3A:Back of Beijing 1 表2： B:1
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2013-05-07 21:49:00
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1、项目名称：
2、项目数据：
chile parentTom LucyTom JackJone LucyJone JackLucy
两表join在业务开发中是经常用到，了解了大数据join的原理，对于开发有很大的好处。1、reduce side join reduce side join是一种简单的join的方法，具体思想如下： 顾名思义就在reduce进行join， 在map阶段，map同时读取两文件file1，file2，为了区分key/value需要对两文件进行打标签，比如：tag=0 表示file1 tag=1 表示f
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2024-03-19 17:18:40
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【MapReduce中多表合并案例】（一）Reduce端表合并（数据倾斜）通过将关联条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联。 将数据封装成一个Bean对象，Key是商品id-0X一个表就有自己的一个标识--》1、0转换成Bean类后，toString()出来的就是 p
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2024-04-30 23:14:17
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MapReduce是聚合工具的明星。Count、distinct、group能做的上述事情，MapReduce都能做。它是一个能轻松并行化到多个服务器的聚合方法。它会拆分问题，再将各个部分发送到不同的机器上，让每台机器都完成一部分。当所有的机器都完成的时候，再把结果汇集起来形成最终完整的结果。MapReduce的步骤。 Map->Shuffle->ReduceMap:将操作映射到集
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2024-01-08 14:40:03
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MongoDB是一个流行的开源文档数据库，它使用BSON（二进制JSON）格式存储数据，具有高性能、可扩展性和灵活的数据模型。在MongoDB中，多表的概念并不存在，因为MongoDB是一个文档数据库，它采用了一种不同于传统关系数据库的数据建模方式。
在传统关系数据库中，数据通常以表的形式组织，每个表代表一个实体，表之间通过外键建立关联。而在MongoDB中，数据以文档的形式存储，文档是一组键值
原创
2023-09-01 09:32:41
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MongoDB MapReduce（转）
博客分类：NoSql MapReduceMapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算
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精选
2014-05-21 14:15:20
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MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！命令语法：详细看db.runCommand( { mapreduce : 字符串，集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数，见下文 [, query : 文档，
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精选
2015-04-24 16:08:41
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# 实现MongoDB MapReduce的步骤
在开始之前，我们先来了解一下MongoDB MapReduce的基本流程。下面是整个流程的简单概述：
1. **Map阶段**：首先，我们需要定义map函数，将输入文档转换成键值对的形式。
2. **Reduce阶段**：然后，我们定义reduce函数，对map函数的输出进行处理和聚合操作。
3. **输出结果**：最后，我们将reduce函数
原创
2023-12-16 09:49:42
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MapReduce功能强大，分两步操作。 Map：将数据分别取出。 Reduce：负责数据的最后的处理。 使用MapReduce操作最终会将处理结果保存在一个单独的集合里面，而最终的处理效果如下。 范例：统计出各性别的人数、平均工资、最低工资、雇员姓名 总结： 理解MapReduce思路。 Map函
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2017-02-24 21:00:00
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在这篇文章里面，我们会演示如何在 MongoDB 中使用 MapReduce 操作。 我们会用 dummy-json 这个包来生成一些虚假的数据，然后用 Mongo
原创
2024-01-22 15:49:19
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将表中字段所有值汇集db.getCollection('comment').mapReduce(function() { for (var key
原创
2023-02-13 20:16:03
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# MapReduce and MongoDB
## Introduction
MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. It is designed to handle massive amounts of da
原创
2023-11-20 14:34:53
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MongoDB Map Reduce前面介绍了一些 MongoDB 的聚合操作，这里介绍下 MapReduce 的相关内容。Map-Reduce 是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。MongoDB 提供的 Map-Reduce 非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。Map-Reduce 的解释Map： 指的是将数据取出
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2023-12-01 21:46:48
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文章目录一、聚合框架二、 $lookup的功能及语法三、案例四.扩展查询类似SQL中的on查询 一、聚合框架聚合框架是MongoDB的高级查询语言，它允许我们通过转换和合并多个文档中的数据来生成新的单个文档中不存在的信息。聚合管道操作主要包含下面几个部分：命令 功能描述 备注$project 指定输出文档里的字段 $match 选择要处理的文档，与fine()类似 $limit 限制传递给下
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2023-06-15 16:36:55
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1.主要功能 是将每个输入待处理的文档，经过$lookup 阶段的处理，输出的新文档中会包含一个新生成的数组
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2023-12-15 10:52:36
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1.mongodb实现事务的方法 mongoDB数据库中操作单个文档总是原子性的，然而，涉及多个文档的操作，通常被作为一个“事务”，而不是原子性的。因为文档可以是相当复杂并且包含多个嵌套文档，单文档的原子性对许多实际用例提供了支持。尽管单文档操作是原子性的，在某些情况下，需要多文档事务。在这些情况下，使用两阶段提交，提供这些类型的多文档更新支持。MongoDB
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2023-09-27 05:59:12
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Mongoose的多表关联查询 首先，我们回忆一下，MySQL多表关联查询的语句： student表： calss表： 通过student的classId关联进行查询学生名称，班级的数据： SELECT student.name,student.age,class.name FROM student,class WHERE student.classId = class.id Mongoos
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2023-06-03 22:20:17
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MapReduce是聚合工具的明星！前面讨论的count、distinct、group能做到的，MapReduce都可以做！他是一个可以轻松并行化到多台服务器的聚合方法！他会拆分问题，将各个部分发送到不同的机器上执行，当所有机器都完成时，再把结果汇集起来形成最终完整的结果！MapReduce在MongoDB中的使用通常有如下几个步骤：1》 映射（map），将操作映射到集合中的每一个文档，这个操作在
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2024-02-04 22:23:39
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mapReduce是大数据的核心内容，但实际操作中别用这个，所谓的mapReduce分两步 1.map:将数据分别取出，Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理 2.reduce:负责数据的最后处理，function(key,value){} 参数是map传来的key和valueMongodb中的Map/reduce主要
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2024-01-30 02:08:18
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