MongoDB MapReduce 实战<1>

  • 需求,Mysql表中某日志表,要求统计数据的平均记录周期,在实践中学习,用Mysql可能比较麻烦,那就用用刚接触的MongoDB吧,也能跟去年研究的Hadoop沾点边,况且MongoDB支持MapReduce,去年一直想深入了解,但是太忙,没时间,正好现在研究看看。
  • 使用命令行实在累人,所以使用了MongoVUE,这个工具。
  • 开工了:
    1. 分析表结构,有用的字段一个是记录ID(可重复),一个是记录产生的时间;
    2. 将需要的字段和数据导入到MongoDB中;
    3. 编写第一个MapReduce,将记录产生的时间进行合并,形如:
      {"ID":"1001", "DATES":['2014/2/10','2014/2/9','2014/2/6']}
    4. 编写第二个MapReduce,将每个记录的时间进行求均值操作,如上边这个则用:
      ((2月10号 - 2月9号)+ (2月9号 - 2月6号))除以 2
    5. 最后将所有记录再次求均值即可
  • 第一步,导入数据步骤(借用的网上找到的图片):
  • 选择MySQL数据库

  • 建立数据库连接

  • 选择表

  • 选择字段

  • 完成

时间: 2024-08-30 02:21:26

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mongoDB的MapReduce简介 分类:            MongoDB2012-12-06 21:378676人阅读评论(2)收藏举报 MongoDB MapReduce MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 上面是MapReduce的理论部分,下面说实际的应用,下面以MongoDB MapReduce为

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