MapReduce是聚合工具中的明星。count、distinct、group能做的事情MapReduce都能完成。
原创
2013-09-07 16:47:47
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MongoDB mapRedece案例分析二，这是个官方网站上的例子，我拿下来做了测试，有兴趣的朋友可以看看。
原创
2013-09-08 22:20:47
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MapReduce MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by。使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数。Map函数调用emit（key,value），遍历 Collection中所有的记录，将key与value传递给Reduce函数进行处理。 Mapreduce使用惯用的javascript操作来做map和reduce操作，因此Mapreduce
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2023-12-13 10:24:14
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说明：通过本文对MapReduce编程模型循序渐进的说明，你可以对MapReduce工作机制有一个总体上的很好的把握，是来自IBM developerWorks的一篇非常好的文章（转载）！Google 在 2001 年发布图像搜索功能时，只有 2.5 亿索引图像，不到 10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过 100 亿个图像了，每分钟有 35 小时的内容上传到 YouTube。据称，Twit
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2024-08-27 20:18:14
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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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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
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2023-06-02 22:27:31
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一、简介 数据库MongoDB作为文档型数据库，介于关系型数据库与非关系型数据库之间启动数据库后，常见的数据库操作是必备的知识在Mongo中可分为以下类型： 文档、集合、数据库 Document、Collection、DB接下来讲解下常见的操作类型二、数据库常用命令 1、数据库db层操作；1、help查看命令提示
db.help();
2、切换/创建数据库
use yourDB; #当创建一
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2023-08-15 10:21:49
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MapReduce（一）1、Mapreduce概述1.1定义1.2优缺点1.3核心思想1.4MapReduce进程1.5常用数据序列化类型1.6MapReduce编程规范1.7WordCount案例实操2、Hadoop序列化2.1序列化概述2.2自定义bean对象实现序列化接口（writeable）2.3序列化案例实操 1、Mapreduce概述1.1定义MapReduce是一个分布式运算程序的
# 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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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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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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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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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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之前的WordCount，比较简单，就只上了代码，接下来稍微复杂一点的项目，将会记录整个项目编写过程的思路项目介绍：统计每年，每月最热的两天的温度数据：1949-10-01 14:21:02 34c
1949-10-02 14:01:02 36c
1950-01-01 11:21:02 32c
1950-10-01 12:21:02 37c
1951-12-01 12:21:02 23c
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2024-05-29 00:01:36
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1 MapReduce简介1.1 MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。 1.2 MapReduce做什么 MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力呢？这可由MapReduce的设
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2024-01-03 23:30:00
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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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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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