mapreduce 隨著
"大資料
"概念而流行
.其實mapreduce
的概念非常簡單
,從功能上說
,相當於
rdbms
的group 操作
mapreduce的真正強項在哪?答:
在於分布式
,當資料非常大時,像
google,有n
多資料中心
,資料都不在地球的一端,用
group
力所不及.
group既然不支援分布式
,單台伺服器的運算能力必然是有限的
.而maprecuce
支援分布式
,支援大量的伺服器同時工作
,用蠻力來統計.
maprecuce
的工作過程:
map-->對映
reduce->歸約
map: 先是把屬於同乙個組的資料（相同的cat_id）
,對映到乙個陣列上
.cat_id=3 [23,2,6,7]
reduce: 把陣列
(同一組
)的資料
,進行運算
.用mapreduce
計算每個欄目的庫存總量
map函式
var map = function()
var reduce = function(cat_id,numbers)
db.goods.mapreduce(map,reduce,);//將map、reduce計算的結果儲存到res集合中
#用mapreduce
計算每個欄目下商品的平均**
var map = function()
var reduce = function(cat_id,values)
db.goods.mapreduce(map,reduce,);
array中有多個操作方法，可以使用js中的for進行迴圈列印
for ( var key in array )
mapreduce原理流程圖：
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