参考文章

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http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce

http://www.rainsts.net/article.asp?id=1044

https://github.com/mongodb/mongo-java-driver/commit/fa003adc5db8a6c4efe0279c74973af15d99e6ed#diff-2

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MapReduce是一个编程模型，封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。

输入是一个key-value对的集合，中间输出也是key-value对的集合，用户使用两个函数：Map和Reduce。

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在使用MongoDb的mapreduce功能时，我找Java代码找半天，结果练了半天的Javascript代码。

MongoDb是通过解析“Javascript”代码来计算的。所有我们先用Javascript代码调通，再使用Java代码拼接使用这个MapReduce功能。

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db.runCommand(
{
    mapreduce : <collection>,
    map : <mapfunction>,
    reduce : <reducefunction>
    [, query : <query filter object>]
    [, sort : <sort the query.  useful   optimization>] for
    [, limit : <number of objects to   from collection>] return
    [, out : <output-collection name>]
    [, keeptemp: < | >] true false
    [, finalize : <finalizefunction>]
    [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
    [, verbose :  ] true
});

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参数说明:

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• ?mapreduce: 要操作的目标集合。
• ?map: 映射函数 (生成键值对序列，作为 reduce 函数参数)。
• ?reduce: 统计函数。
• ?query: 目标记录过滤。
• ?sort: 目标记录排序。
• ?limit: 限制目标记录数量。
• ?out: 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除)。
• ?keeptemp: 是否保留临时集合。
• ?finalize: 最终处理函数 (对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合)。
• ?scope: 向 map、reduce、finalize 导入外部变量。
• ?verbose: 显示详细的时间统计信息

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先看看我们的文档结果

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我使用上一篇文章插入数据?http://xiaofancn.iteye.com/blog/1163200

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讲讲我们要实现的功能，就是按照名字name统计记录个数。

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D:\Program Files\mongodb>bin\mongo
MongoDB shell version: 2.0.0
connecting to: test
> use test;
switched to db test
> map = function() {
... emit(this.name, {count:1});
... };
function () {
    emit(this.name, {count:1});
}
> reduce = function(key, values) {
... var total = 0;
... var index =0;
... for(var i=0;i<values.length;i++){
...  total += values[i].count;
...  index = i;
... }
... return {count:total};
... };
function (key, values) {
    var total = 0;
    var index = 0;
    for (var i = 0; i < values.length; i++) {
        total += values[i].count;
        index = i;
    }
    return {count:total};
}
> db.person.mapReduce(map, reduce, {out : "resultCollection"});
{
        "result" : "resultCollection",
        "timeMillis" : 112,
        "counts" : {
                "input" : 10,
                "emit" : 10,
                "reduce" : 2,
                "output" : 2
        },
        "ok" : 1,
}
> db.resultCollection.find();
{ "_id" : "xiaofancn", "value" : { "count" : 3 } }
{ "_id" : "小樊", "value" : { "count" : 7 } }

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map = function() { 
	emit(this.name, {count:1});
};

?? ? 此函数是形成下面的key-values结构的，emit就是指定key和value的，也是结果的数据结构。

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xiaofancn [{count:1},{count:1},{count:1}]

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? ? ?由于name字段为xiaofancn的person有三个，所以形成三个{count:1}数组。

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reduce = function(key, values) {
	var total = 0;
	for(var i=0;i<values.length;i++){
		 total += values[i].count;
	}
	return {count:total};
};

reduce函数中参数key和map函数的emit指定的key（this.name）是同一个key（name），values就是map函数形成的values（?[{count:1},{count:1},{count:1}]）

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经过reduce函数处理就形成了key和一个最终的?{count:3}数据结构。定义好的函数，需要MongoDB执行

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db.person.mapReduce(map, reduce, {out : "resultCollection"});
db.resultCollection.find();

? db代表当前的数据库，person当前的文档，mapReduce调用函数，out：是指定输出的文档名称。

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