前言

玩過(guò)Hadoop的小伙伴對(duì)MapReduce應(yīng)該不陌生，MapReduce的強(qiáng)大且靈活，它可以將一個(gè)大問(wèn)題拆分為多個(gè)小問(wèn)題，將各個(gè)小問(wèn)題發(fā)送到不同的機(jī)器上去處理，所有的機(jī)器都完成計(jì)算后，再將計(jì)算結(jié)果合并為一個(gè)完整的解決方案，這就是所謂的分布式計(jì)算。本文我們就來(lái)看看MongoDB中MapReduce的使用。

打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事！！！

mapreduce其實(shí)是分批處理數(shù)據(jù)的，每一百次重新reduce處理，所以到reduce里的數(shù)據(jù)如果是101條，那就會(huì)分2次進(jìn)入。

這導(dǎo)致的問(wèn)題就是在reduce中 如果 初始化 var count = 0；在循環(huán)中 count ++，最后輸出的是1？？？

避免都方法是，把數(shù)據(jù)存在返回的value里，這個(gè)value是會(huì)在循環(huán)進(jìn)入reduce的時(shí)候重用的。在循環(huán)中 count += value.count就能把之前都100加上了！！！

還有如果只有一條數(shù)據(jù)，那它不會(huì)進(jìn)入reduce，會(huì)直接返回。

下面是具體例子：

string map = @"
function() {
var view = this;
emit(view.activity, {pv: 1});
}";
string reduce = @" 
function(key, values) {
var result = {pv: 0};
values.forEach(function(value){ 
result.pv += value.pv;
});
return result;
}";
string finalize = @"
function(key, value){
return value;
}";