MongoDB 的 MapReduce 大数据统计统计挖掘

MongoDB虽然不像我们常用的mysql，sqlserver，oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组，但是MongoDB要实现分组也有3个办法：

 * Mongodb三种分组方式：

 * 1、group(先筛选再分组，不支持分片，对数据量有所限制，效率不高)

 * 2、mapreduce(基于js引擎，单线程执行，效率较低，适合用做后台统计等)

 * 3、aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0，推荐你使用aggregate，性能要高很多，并且使用上要简单些，不过1.3的目前还不支持账户认证模式，可以通过http://pecl.php.net/package/mongo查看更新日志和Bug)

 

下面就来看下mapreduce方式：

 

Mongodb官网对MapReduce介绍：

Map/reduce in MongoDB is useful for batch processing of data and aggregation operations. It is similar in spirit to using something like Hadoop with all input coming from a collection and output going to a collection. Often, in a situation where you would have used GROUP BY in SQL, map/reduce is the right tool in MongoDB.

 

大致意思是：Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作，有点类似于使用Hadoop对集合数据进行处理，所有输入数据都是从集合中获取，而MapReduce后输出的数据也都会写入到集合中。通常类似于我们在SQL中使用Group By语句一样。

使用MapReduce要实现两个函数：Map和Reduce。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。Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。

 

MapReduce命令如下：

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

参数说明：

mapreduce：要操作的目标集合

map：映射函数（生成键值对序列，作为Reduce函数的参数） 

reduce：统计函数

query：目标记录过滤

sort：对目标记录排序

limit：限制目标记录数量

out：统计结果存放集合（如果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返回结果执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

map函数
map函数调用当前对象,并处里对象的属性,传值给reduce,map方法使用this来操作当前对象,最少调用一次emit(key,value)方法来向reduce提供参数,其中emit的key为最终数据的id。

 

reduce函数
接收一个值和数组,根据需要对数组进行合并分组等处理,reduce的key就是emit(key,value)的key，value_array是同个key对应的多个value数组。

 

Finalize函数
此函数为可选函数,可在执行完map和reduce后执行,对最后的数据进行统一处理。

 

看完基本介绍，我们再来看一个实例：

 

已知集合feed,测试数据如下：

{
   "_id": ObjectId("50ccb3f91e937e2927000004"),
   "feed_type": 1,
   "to_user": 234,
   "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
}

{
   "_id": ObjectId("50ccb3ef1e937e0727000004"),
   "feed_type": 8,
   "to_user": 123,
   "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
}

{
   "_id": ObjectId("50ccb3e31e937e0a27000003"),
   "feed_type": 1,
   "to_user": 123,
   "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
}

{
   "_id": ObjectId("50ccb3d31e937e0927000001"),
   "feed_type": 1,
   "to_user": 123,
   "time_line": "2012-12-16 01:26:00"
}

我们按动态类型feed_type和用户to_user进行分组统计，实现结果：

feed_type	to_user	cout
1	234	1
8	123	1
1	123	2

 

 

 

 

 

 

 

实现代码：

 

//编写map函数
$map = '
     function() {
      var key = {to_user:this.to_user,feed_type:this.feed_type};
      var value = {count:1};
      emit(key,value);
    } ';

//reduce 函数
$reduce = '
     function(key, values) {
         var ret = {count:0};
     for(var i in values) {
          ret.count += 1;
      }
      return ret;
      }';

//查询条件
$query = null;  //本实例中没有查询条件，设置为null

$mongo = new Mongo('mongodb://root:root@127.0.0.1: 28017/'); //链接mongodb,账号和密码为root,root
$instance = $mongo->selectDB("testdb");

//执行此命令后，会创建feed_temp_res的临时集合，并将统计后的数据放在该集合中
$cmd = $instance->command(array(
        'mapreduce' => 'feed',
        'map'       => $map,
        'reduce'    => $reduce,
        'query' => $query,
        'out' => 'feed_temp_res'
));

//查询临时集合中的统计数据，验证统计结果是否和预期结果一致
$cursor = $instance->selectCollection('feed_temp_res')->find();
$result = array();
try {
    while ($cursor->hasNext())
    {
        $result[] = $cursor->getNext();
    }
}
catch (MongoConnectionException $e)
{
    echo $e->getMessage();
}
catch (MongoCursorTimeoutException $e)
{
    echo $e->getMessage();
}
catch(Exception $e){
    echo $e->getMessage();
}

//test
var_dump($result);

下面是输出的结果，和预期结果一致

 

{
   "_id": {
     "to_user": 234,
     "feed_type": 1
  },
   "value": {
     "count": 1
  }
}

{
   "_id": {
     "to_user": 123,
     "feed_type": 8
  },
   "value": {
     "count": 1
  }
}

{
   "_id": {
     "to_user": 123,
     "feed_type": 1
  },
   "value": {
     "count": 2
  }
}

以上只是简单的统计实现，你可以实现复杂的条件统计编写复杂的reduce函数，可以增加查询条件，排序等等。

 

附上mapReduce数据库处理函数（简单封装）

/**
 * mapReduce分组
 *
 * @param string $table_name 表名(要操作的目标集合名)
 * @param string $map 映射函数(生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)
 * @param string $reduce 统计处理函数
 * @param array  $query 过滤条件 如：array('uid'=>123)
 * @param array  $sort 排序
 * @param number $limit 限制的目标记录数
 * @param string $out 统计结果存放集合 (不指定则使用tmp_mr_res_$table_name, 1.8以上版本需指定)
 * @param bool   $keeptemp 是否保留临时集合
 * @param string $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)
 * @param string $scope 向 map、reduce、finalize 导入外部js变量
 * @param bool   $jsMode 是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true(注：false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,//true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON)
 * @param bool   $verbose 是否产生更加详细的服务器日志
 * @param bool   $returnresult 是否返回新的结果集
 * @param array  &$cmdresult 返回mp命令执行结果 array("errmsg"=>"","code"=>13606,"ok"=>0) ok=1表示执行命令成功
 * @return
 */
function mapReduce($table_name,$map,$reduce,$query=null,$sort=null,$limit=0,$out='',$keeptemp=true,$finalize=null,$scope=null,$jsMode=true,$verbose=true,$returnresult=true,&$cmdresult){
    if(empty($table_name) || empty($map) || empty($reduce)){
        return null;
    }
    $map = new MongoCode($map);
    $reduce = new MongoCode($reduce);
    if(empty($out)){
        $out = 'tmp_mr_res_'.$table_name;
    }
    $cmd = array(
            'mapreduce' => $table_name,
            'map'       => $map,
            'reduce'    => $reduce,
            'out'       =>$out
    );
    if(!empty($query) && is_array($query)){
        array_push($cmd, array('query'=>$query));
    }
    if(!empty($sort) && is_array($sort)){
        array_push($cmd, array('sort'=>$query));
    }
    if(!empty($limit) && is_int($limit) && $limit>0){
        array_push($cmd, array('limit'=>$limit));
    }
    if(!empty($keeptemp) && is_bool($keeptemp)){
        array_push($cmd, array('keeptemp'=>$keeptemp));
    }
    if(!empty($finalize)){
        $finalize = new Mongocode($finalize);
        array_push($cmd, array('finalize'=>$finalize));
    }
    if(!empty($scope)){
        array_push($cmd, array('scope'=>$scope));
    }
    if(!empty($jsMode) && is_bool($jsMode)){
        array_push($cmd, array('jsMode'=>$jsMode));
    }
    if(!empty($verbose) && is_bool($verbose)){
        array_push($cmd, array('verbose'=>$verbose));
    }
    $dbname = $this->curr_db_name;
    $cmdresult = $this->mongo->$dbname->command($cmd);
    if($returnresult){
        if($cmdresult && $cmdresult['ok']==1){
            $result = $this->find($out, array());
        }
    }
    if($keeptemp==false){
        //删除集合
        $this->mongo->$dbname->dropCollection($out);
    }
    return $result;
}

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MongoDB 的 MapReduce 相当于 Mysql 中的"group by", 所以在 MongoDB 上使用 Map/Reduce 进行并行"统计"很容易。

使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历collection 中所有记录, key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。 函数和 Reduce 将 Map 函数可以使用 JavaScript 来实现,可以通db.runCommand 或 mapReduce 命令来执行一个 MapReduce的操作。

MapReduce函数的参数列表如下：

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

或者这么写：

db.collection.mapReduce(
                         <map>,
                         <reduce>,
                         {
                           <out>,
                           <query>,
                           <sort>,
                           <limit>,
                           <keytemp>,
                           <finalize>,
                           <scope>,
                           <jsMode>,
                           <verbose>
                         }
                       )

• mapreduce：指定要进行mapreduce处理的collection
• map：map函数
• reduce：reduce函数
• out：输出结果的collection的名字，不指定会默认创建一个随机名字的collection（如果使用了out选项，就不必指定keeptemp：true了，因为已经隐含在其中了）
• query：一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用map函数。（query。limit，sort可以随意组合）
• sort：和limit结合的sort排序参数（也是在发往map函数前给文档排序），可以优化分组机制
• limit：发往map函数的文档数量的上限（要是没有limit，单独使用sort的用处不大）
• keytemp：true或false，表明结果输出到的collection是否是临时的，如果想在连接关闭后仍然保留这个集合，就要指定keeptemp为true，如果你用的是MongoDB的mongo客户端连接，那必须exit后才会删除。如果是脚本执行，脚本退出或调用close会自动删除结果collection
• finalize：是函数，它会在执行完map、reduce后再对key和value进行一次计算并返回一个最终结果，这是处理过程的最后一步，所以finalize就是一个计算平均数，剪裁数组，清除多余信息的恰当时机
• scope：javascript代码中要用到的变量，在这里定义的变量在map，reduce，finalize函数中可见
• verbose：用于调试的详细输出选项，如果想看MpaReduce的运行过程，可以设置其为true。也可以print把map，reduce，finalize过程中的信息输出到服务器日志上。

其中重点的几个参数说明：

1、Map

Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对,使用 this 访问当前待处理的 Document。

m = function() { emit(this.classid, 1) }

value 可以使用 JSON Object 传递 (支持多个属性值)。例如:

emit(this.classid, {count:1})

2 Reduce

Reduce 函数接收的参数类似 Group 效果,将 Map 返回的键值序列组合成 { key, [value1, value2, value3, value...] } 传递给 reduce。

r = function(key, values) {

var x = 0;

values.forEach(function(v) { x += v });

return x;

}

3 Result

res = db.runCommand({

mapreduce:"students",

map:m,

reduce:r,

out:"students_res"

});

mapReduce() 将结果存储在 "students_res" 表中。

8.4 Finalize

利用 finalize() 我们可以对 reduce() 的结果做进一步处理。

f = function(key, value) { return {classid:key, count:value}; }

列名变与 “classid”和”count”了,这样的列表更容易理解。

8.5 Options

可以添加更多的控制细节 。添加query、sort等。

实例：

publicvoid MapReduce() {
        Mongo mongo =new Mongo("localhost",27017);
        DB db = mongo.getDB("qimiguangdb");
        DBCollection coll = db.getCollection("collection1");
       
        String map ="function() { emit(this.name, {count:1});}";

        String reduce ="function(key, values) {";  
        reduce=reduce+"var total = 0;";  
        reduce=reduce+"for(var i=0;i<values.length;i++){total += values[i].count;}";  
        reduce=reduce+"return {count:total};}";  
          
        String result ="resultCollection";  
          
        MapReduceOutput mapReduceOutput = coll.mapReduce(map,  
                reduce.toString(), result, null);  
        DBCollection resultColl = mapReduceOutput.getOutputCollection();  
        DBCursor cursor= resultColl.find();  
        while (cursor.hasNext()) {  
            System.out.println(cursor.next());  
        }  
    }