MapReduce这个名词随着hadoop的用户的增多，越来越被人关注。MapReduce可谓MongoDB之中的亮点，我也想深入了解MapReduce，加上MongoDB操作简单，所以就选择了它。MapReduce可以把问题划分为多个不同部分并分发到不同服务器并行处理问题，每台服务器都把分配给自己的一部分问题处理完毕后，把结果返回给主服务器，主服务器汇总结果，最终完成问题的处理。
Map首先将文档映射到集合并操作文档，这一步可能产生多个键和多个值或者什么也没有（文档中要处理的值为空）。而后按照键分组，并将产生的值组成列表放到对应的键中。Reduce则把列表中的值化简为一个值。这个值被返回，而后继续按键分组，进行化简，直到每个键在列表中只有一个值为止，这个值也就是最终结果。
在MongoDB中，需要用JavaScript写一个Map()函数和一个Reduce()函数。Map函数使用emit函数返回要处理的值。Emit会传给redcuce函数一个键和一个值。Reduce 函数接收两个参数，第一个是key，接收emit返回的键；第二个是values数组，也就是emit返回的值，它有一个或者多个对应于键的文档组成。
下面写一个实例，用实例感悟一下MapReduce。
首先建一实体类，
接下来连接数据库，
插入几条测试记录，
下面就是本例的核心，两个JavaScript方法，主要用于统计不同的单词在集合中出现的次数，
用以下代码可以遍历mapreduce返回的结果
执行结果
本例mapreduce处理结果的方法可能类似下图，执行过程可能不太一样，但是思想就是这么个思想，
运行计算时，mongodb会产生几个中间结果，结束后会被自动删除，如图
可以再写一对JavaScript函数，统计下单词出现在哪个记录里，
执行结果如下（虚线下面的部分）
