• 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:
    [javascript] view plaincopy
     
    1. db.runCommand(  
    2. { mapreduce : <collection>,  
    3.    map : <mapfunction>,  
    4.    reduce : <reducefunction>  
    5.    [, query : <query filter object>]  
    6.    [, sort : <sort the query.  useful for optimization>]  
    7.    [, limit : <number of objects to return from collection>]  
    8.    [, out : <output-collection name>]  
    9.    [, keeptemp: <true|false>]  
    10.    [, finalize : <finalizefunction>]  
    11.    [, scope : <object where fields go into javascript global scope >]  
    12.    [, verbose : true]  
    13.  }  
    14. );  

    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:
    [javascript] view plaincopy
     
    1. {  
    2.    "_id": ObjectId("50ccb3f91e937e2927000004"),  
    3.    "feed_type": 1,  
    4.    "to_user": 234,  
    5.    "time_line""2012-12-16 01:26:00"  
    6. }  
    7.   
    8. {  
    9.    "_id": ObjectId("50ccb3ef1e937e0727000004"),  
    10.    "feed_type": 8,  
    11.    "to_user": 123,  
    12.    "time_line""2012-12-16 01:26:00"  
    13. }  
    14.   
    15. {  
    16.    "_id": ObjectId("50ccb3e31e937e0a27000003"),  
    17.    "feed_type": 1,  
    18.    "to_user": 123,  
    19.    "time_line""2012-12-16 01:26:00"  
    20. }  
    21.   
    22. {  
    23.    "_id": ObjectId("50ccb3d31e937e0927000001"),  
    24.    "feed_type": 1,  
    25.    "to_user": 123,  
    26.    "time_line""2012-12-16 01:26:00"  
    27. }  

    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:
     
    [php] view plaincopy
     
    1. //编写map函数  
    2. $map = '  
    3.      function() {  
    4.       var key = {to_user:this.to_user,feed_type:this.feed_type};  
    5.       var value = {count:1};  
    6.       emit(key,value);  
    7.     } ';   
    8.   
    9. //reduce 函数  
    10. $reduce = '  
    11.      function(key, values) {  
    12.          var ret = {count:0};  
    13.      for(var i in values) {  
    14.           ret.count += 1;  
    15.       }  
    16.       return ret;  
    17.       }';  
    18.   
    19. //查询条件  
    20. $query = null;  //本实例中没有查询条件,设置为null  
    [php] view plaincopy
     
    1. $mongo = new Mongo('mongodb://root:root@127.0.0.1: 28017/'); //链接mongodb,账号和密码为root,root  
    2. $instance = $mongo->selectDB("testdb");  
    3.   
    4. //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  
    5. $cmd = $instance->command(array(  
    6.         'mapreduce' => 'feed',  
    7.         'map'       => $map,  
    8.         'reduce'    => $reduce,  
    9.         'query' => $query,  
    10.         'out' => 'feed_temp_res'  
    11. ));  
    12.   
    13. //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  
    14. $cursor = $instance->selectCollection('feed_temp_res')->find();  
    15. $result = array();  
    16. try {  
    17.     while ($cursor->hasNext())  
    18.     {  
    19.         $result[] = $cursor->getNext();  
    20.     }  
    21. }  
    22. catch (MongoConnectionException $e)  
    23. {  
    24.     echo $e->getMessage();  
    25. }  
    26. catch (MongoCursorTimeoutException $e)  
    27. {  
    28.     echo $e->getMessage();  
    29. }  
    30. catch(Exception $e){  
    31.     echo $e->getMessage();  
    32. }  
    33.   
    34. //test  
    35. var_dump($result);  

    下面是输出的结果,和预期结果一致
     
    [javascript] view plaincopy
     
    1. {  
    2.    "_id": {  
    3.      "to_user": 234,  
    4.      "feed_type": 1   
    5.   },  
    6.    "value": {  
    7.      "count": 1   
    8.   }   
    9. }  
    10.   
    11. {  
    12.    "_id": {  
    13.      "to_user": 123,  
    14.      "feed_type": 8   
    15.   },  
    16.    "value": {  
    17.      "count": 1   
    18.   }   
    19. }  
    20.   
    21. {  
    22.    "_id": {  
    23.      "to_user": 123,  
    24.      "feed_type": 1   
    25.   },  
    26.    "value": {  
    27.      "count": 2   
    28.   }   
    29. }  


    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)
    [php] view plaincopy
     
    1. /** 
    2.  * mapReduce分组 
    3.  *  
    4.  * @param string $table_name 表名(要操作的目标集合名) 
    5.  * @param string $map 映射函数(生成键值对序列,作为 reduce 函数参数)  
    6.  * @param string $reduce 统计处理函数 
    7.  * @param array  $query 过滤条件 如:array('uid'=>123) 
    8.  * @param array  $sort 排序 
    9.  * @param number $limit 限制的目标记录数 
    10.  * @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) 
    11.  * @param bool   $keeptemp 是否保留临时集合 
    12.  * @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) 
    13.  * @param string $scope 向 map、reduce、finalize 导入外部js变量 
    14.  * @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) 
    15.  * @param bool   $verbose 是否产生更加详细的服务器日志 
    16.  * @param bool   $returnresult 是否返回新的结果集 
    17.  * @param array  &$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 
    18.  * @return  
    19.  */  
    20. 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){  
    21.     if(empty($table_name) || empty($map) || empty($reduce)){  
    22.         return null;  
    23.     }  
    24.     $map = new MongoCode($map);  
    25.     $reduce = new MongoCode($reduce);  
    26.     if(empty($out)){  
    27.         $out = 'tmp_mr_res_'.$table_name;  
    28.     }  
    29.     $cmd = array(  
    30.             'mapreduce' => $table_name,  
    31.             'map'       => $map,  
    32.             'reduce'    => $reduce,  
    33.             'out'       =>$out  
    34.     );  
    35.     if(!empty($query) && is_array($query)){  
    36.         array_push($cmdarray('query'=>$query));  
    37.     }  
    38.     if(!empty($sort) && is_array($sort)){  
    39.         array_push($cmdarray('sort'=>$query));  
    40.     }  
    41.     if(!empty($limit) && is_int($limit) && $limit>0){  
    42.         array_push($cmdarray('limit'=>$limit));  
    43.     }  
    44.     if(!empty($keeptemp) && is_bool($keeptemp)){  
    45.         array_push($cmdarray('keeptemp'=>$keeptemp));  
    46.     }  
    47.     if(!empty($finalize)){  
    48.         $finalize = new Mongocode($finalize);  
    49.         array_push($cmdarray('finalize'=>$finalize));  
    50.     }  
    51.     if(!empty($scope)){  
    52.         array_push($cmdarray('scope'=>$scope));  
    53.     }  
    54.     if(!empty($jsMode) && is_bool($jsMode)){  
    55.         array_push($cmdarray('jsMode'=>$jsMode));  
    56.     }  
    57.     if(!empty($verbose) && is_bool($verbose)){  
    58.         array_push($cmdarray('verbose'=>$verbose));  
    59.     }  
    60.     $dbname = $this->curr_db_name;  
    61.     $cmdresult = $this->mongo->$dbname->command($cmd);  
    62.     if($returnresult){  
    63.         if($cmdresult && $cmdresult['ok']==1){  
    64.             $result = $this->find($outarray());  
    65.         }  
    66.     }  
    67.     if($keeptemp==false){  
    68.         //删除集合  
    69.         $this->mongo->$dbname->dropCollection($out);  
    70.     }  
    71.     return $result;  
    72. }  

    -------------------------------------------------------------------------------------------

    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  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”,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querysort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());  
            }  
        }  
    
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