MongoDB中MapReduce编程模型使用实例
注：作者使用的MongoDB为2.4.7版本。
单词计数示例：
插入用于单词计数的数据：
db.data.insert({sentence:"Considerthefollowingmap-reduceoperationsonacollectionordersthatcontainsdocumentsofthefollowingprototype"})
db.data.insert({sentence:"IgetthefollowingerrorwhenIfollowthecodefoundinthislink"})
图个简洁，数据中没有包含标点符号。在mongoshell写入以下内容：
varmap=function(){
split_result=this.sentence.split("");
for(variinsplit_result){
varword=split_result[i].replace(/(^\s*)|(\s*$)/g,"").toLowerCase();//去除了单词两边可能的空格，并将单词转换为小写
if(word.length!=0){
emit(word,1);
}
}
}
varreduce=function(key,values){
returnArray.sum(values);
}
db.data.mapReduce(
map,
reduce,
{out:{inline:1}}
)
db.data.mapReduce的第一和第二个参数分别指定map和reduce，map的输入是集合中的每个文档，通过emit()生成键值对；而reduce则处理键的多个值。
mapReduce的第三个参数指明在内存中进行mapreduce并返回结果，运行结果如下：
{
"results":[
{
"_id":"a",
"value":1
},
{
"_id":"code",
"value":1
},
{
"_id":"collection",
"value":1
},
{
"_id":"consider",
"value":1
},
{
"_id":"contains",
"value":1
},
{
"_id":"documents",
"value":1
},
{
"_id":"error",
"value":1
},
{
"_id":"follow",
"value":1
},
{
"_id":"following",
"value":3
},
{
"_id":"found",
"value":1
},
{
"_id":"get",
"value":1
},
{
"_id":"i",
"value":2
},
{
"_id":"in",
"value":1
},
{
"_id":"link",
"value":1
},
{
"_id":"map-reduce",
"value":1
},
{
"_id":"of",
"value":1
},
{
"_id":"on",
"value":1
},
{
"_id":"operations",
"value":1
},
{
"_id":"orders",
"value":1
},
{
"_id":"prototype",
"value":1
},
{
"_id":"that",
"value":1
},
{
"_id":"the",
"value":4
},
{
"_id":"this",
"value":1
},
{
"_id":"when",
"value":1
}
],
"timeMillis":1,
"counts":{
"input":2,
"emit":30,
"reduce":3,
"output":24
},
"ok":1,
}
results的值是MapReduce的处理结果，timeMillis指明花费的时间；counts中input指明了输入的文档数，emit指明了在map中调用emit的次数，reduce指明了reduce的次数（本例中如果单次次数为1则不需要reduce），output指明了输出的文档数目。
可以看到，键_id不再是自动生成，而是被reduce中的key取代。当然，也可以将结果输入到一个新的collection中，例如：
之后查看mr_result集合中的内容即可：
也可以使用db.runCommand执行mapreduce任务，这种方法为开发者提供了更多的选项，具体请见资料[1]。资料[2][3][4]提供了关于mapreduce更全面的内容。资料[5]给出了优化mapreduce任务的方法，资料[6]是资料[5]的一篇中文翻译。
应该注意的是，资料[5]中提到使用ScopedThread()创建线程，笔者在GUI工具Robomongo的shell中运行newScopedThread()时候报错：ReferenceError:ScopedThreadisnotdefined(shell):1
不过在mongoshell中可以正常运行：
>newScopedThread()
SatMar2221:32:36.062Error:needatleastoneargumentatsrc/mongo/shell/utils.js:101
如果使用其他编程语言管理MongoDB，要用到线程时，应该使用该编程语言内置的线程。
关于mongodb实现的mapreduce，个人觉得如果支持多个MR任务平滑过渡就更好了。
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