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MapReduce in MongoDB

[日期:2016-06-16] 来源:  作者: [字体: ]

在这篇文章里面,我们会演示如何在 MongoDB 中使用 MapReduce 操作。
我们会用 dummy-json 这个包来生成一些虚假的数据,然后用 Mongojs

如果想要快速看到结果,可以到 这里 里看看。

什么是 MongoDB ?

MongoDB 是一个 NoSQL 数据库,不像 MySQL 、MSSQL 和 Oracle DB 那样,MongoDB 使用集合(collections) 来代替表(tables)。同时,它用集合中的文档(documents)来代替表中的行(rows)。还有最好的一点是,所有文档都保存成 JSON 格式!你可以到这里学更多关于 MongoDB 的知识。

你可以从 这里 下载安装 MongoDB。

如果以前没用过 MongoDB,那么你可以记住下面这些命令:

CommandResult
mongod 启动 MongoDB 服务
mongo 进入 MongoDB Shell
show dbs 显示所有数据库列表
use <db name> 进入指定的数据库
show collections 进入数据库之后,显示该数据库中所有的集合
db.collectionName.find() 显示该集合中所有文档
db.collectionName.findOne() 显示该集合中第一个文档
db.collectionName.find().pretty() 显示漂亮的 JSON 格式
db.collectionName.insert({key: value}) 插入一条新的记录
db.collectionName.update({ condition: value}, {$set: {key: value}}, {upsert: true}) 会更新指定的文档,设置指定的值。如果 upsert 为true,当没有找到匹配的文档时,会创建一条新的记录
db.collectionName.remove({}) 移除集合中的所有文档
db.collectionName.remove({key: value}) 移除集合中匹配到的文档

什么是 MapReduce ?

弄清楚 MapReduce 是如何运作的是非常重要的,如果对 MapReduce 过程不了解的话,你在运行 MapReduce 时很可能得不到你想要的结果。

从 mongodb.org 上的解析:

Map-reduce 是一种数据处理范例,用于将大量的数据变成有用的聚合结果。 对于 map-reduce 操作,MongoDB 提供了 mapReduce 的数据库命令。

在这非常简单的术语里面,mapReduce 命令接受两个基本的输入:mapper 函数和 reducer 函数。

Mapper 是一个匹配数据的过程,它会在集合中查询我们想要处理的字段,然后根据我们指定的 key 去分组,再把这些 key-value 对交给 reducer 函数,由它来处理这些匹配到的数据。

我们来看看下面这些数据:

[
{ name: foo, price: 9 },
{ name: foo, price: 12 },
{ name: bar, price: 8 },
{ name: baz, price: 3 },
{ name: baz, price: 5 }
]

我们想要计算出相同名字下的所需要的价钱。我们将会用这个数据通过 Mapper 和 Reducer 去获得结果。

当我们让 Mapper 去处理上面的数据时,会生成如下的结果:

KeyValue
foo [9,12]
bar [8]
baz [3,5]

看到了吗?它用相同的 key 去分组数据。在我们的例子中,是用 name 分组。这些结果会发送到 Reducer 中。

现在,在 reducer 中,我们会得到上面表格中的第一行数据,然后迭代这些数据然后把它们加起来,这就是第一行数据的总和。然后 reducer 会对第二行数据做同样的事情,直到所有行被处理完。

最终的输出结果如下:

NameTotal
foo 21
bar 8
baz 8

现在你明白为什么 Mapper 会叫 Mapper 了吧 ! (因为它会创建一份数据的映射)
也明白了为什么 Reducer 会叫 Reducer 了吧 ! (因为它会把 Mapper 生成的数据归纳成一个简单的形式)

如果你运行一些例子,你就会知道它是怎么工作的拉。你也可以从官方文档 中了解更多细节。

创建一个项目

正如上文所说,我们可以在 mongo shell 中直接查询和看到输出结果。但是,为了让教程更加丰富,我们会构建一个 Nodejs 项目,在里面运行我们之前的任务。

Mongojs

我们会用 mongojs 去实现我们的 MapReduce。你可以用同样的代码跑在 mongo shell 里面,会看到同样的结果。

Dummy-json

我们会用 dummy-json 去创建一些虚假的数据。你可以在 这里 找到更多的信息。然后我们会在这些虚假数据上面运行 MapReduce 命令,生成一些有意义的结果。

我们开始吧!

首先,你要安装 Nodejs,你可以看看 这里。然后你要创建一个叫 mongoDBMapReduce 的目录。我们将会创建package.json 文件来保存项目的详细信息。

运行 npm init 然后填入你喜欢的东西,创建完 package.json 后,我们要添加项目的依赖。
运行 npm i mongojs dummy-json --save-dev ,然后等几分钟之后,我们项目的依赖就安装好了。

生成虚假数据

下一步,我们要用 dummy-json 模块来生成虚假数据。
在项目的根目录创建一个名叫 dataGen.js 的文件,我们会把数据生成的逻辑保存到一个独立的文件里面。如果以后需要添加更多的数据,你可以运行这个文件。

把下面的内容复制到 dataGen.js 里面:

var mongojs = require('mongojs');
var db = mongojs('mapReduceDB', ['sourceData']);
var fs = require('fs');
var dummyjson = require('dummy-json');

var helpers = {
gender: function() {
return ""+ Math.random() > 0.5 ? 'male' : 'female';
},
dob : function() {
var start = new Date(1900, 0, 1),
end = new Date();
return new Date(start.getTime() + Math.random() * (end.getTime() - start.getTime()));
},
hobbies : function () {
var hobbysList = [];
hobbysList[0] = [];
hobbysList[0][0] = ["Acrobatics", "Meditation", "Music"];
hobbysList[0][1] = ["Acrobatics", "Photography", "Papier-Mache"];
hobbysList[0][2] = [ "Papier-Mache"];
return hobbysList[0][Math.floor(Math.random() * hobbysList[0].length)];
}
};

console.log("Begin Parsing >>");

var template = fs.readFileSync('schema.hbs', {encoding: 'utf8'});
var result = dummyjson.parse(template, {helpers: helpers});

console.log("Begin Database Insert >>");

db.sourceData.remove(function (argument) {
console.log("DB Cleanup Completd");
});

db.sourceData.insert(JSON.parse(result), function (err, docs) {
console.log("DB Insert Completed");
});

第1-4行,我们引入了所有依赖。
第2行,我们创建了一个叫 mapReduceDB 的数据库。在数据库里面,创建了一个叫 sourceData 的集合。

第6-23行,是 Handlebar 的 helper。你可以到 dummy-json 中了解更多信息。

第27-28行,我们读取了 schema.hbs 文件 (我们接着会创建这个文件),然后把它解析成 JSON。

第32行,在插入新数据之前,我们要先把旧数据清除掉。如果你想保留旧数据,把这部分注释掉就好了。

第36行,把生成的数据插入数据库。

接着,我们要在项目根目录创建一个叫 schema.hbs 的文件。这里面会包括 JSON 文档的结构。把下面的内容复制到文件里面:

[
{{#repeat 9999}}
{
"id": {{index}},
"name": "{{firstName}}{{lastName}}",
"email": "{{email}}",
"work": "{{company}}",
"dob" : "{{dob}}",
"age": {{number 1 99}},
"gender" : "{{gender}}",
"salary" : {{number 999 99999}},
"hobbies" : "{{hobbies}}"
}
{{/repeat}}
]

注意 第2行,我们会生成 9999 个文档。

打开一个新的终端,运行 mongod,启动 MongoDB 服务。然后回到原来的终端,运行 node dataGen.js

如果一切正常,会显示如下结果:

$ node dataGen.js
Begin Parsing >>
Begin Database Insert >>
DB Cleanup Completed
DB Insert Completed

然后按 ctrl + c 杀掉 Node 程序。要验证是否插入成功,我们可以打开一个新的终端,运行 mongo 命令进入 mongo shell。

> use mapReduceDB
> db.sourceData.findOne()
{
"id": 0,
"name": "Leanne Flinn",
"email": "leanne.flinn@unilogic.com",
"work": "Unilogic",
"dob": "Sun Mar 14 1909 12:45:53 GTM+0530 (LST)",
"age": 27,
"gender": "male",
"salary": 16660,
"hobbies": "Acrobatics,Photography,Papier-Mache",
"_id": Object("57579f702fa6c7651e504fe2")
}
> db.sourceData.count()
9999

有意义的数据

现在我们有 9999 个虚假用户的数据,让我们试着把数据变得有意义

例子1:计算男女数量

首先,在项目根目录创建一个 example1.js 的文件,我们要进行 MapReduce 操作,去计算男女的数量。

Mapper 的逻辑

我们只需要让 Mapper 以性别作为 key,把值作为 1。因为一个用户不是男就是女。所以,Mapper 的输出会是下面这样:

KeyValue
Male [1,1,1…]
Female [1,1,1,1,1…]

Reducer 的逻辑

在 Reducer 中,我们会获得上面两行数据,我们要做的是把每一行中的值求和,表示该性别的总数。最终的输出结果如下:

KeyValue
Male 5031
Female 4968

代码

好了,现在我们可以写代码去实现了。在 example1.js 中,我们要先引入所需要的依赖。

var mongojs = require('mongojs');
var db = mongojs('mapReduceDB', ['sourceData', 'example1_results']);

注意 第2行,第一个参数是数据库的名字,第二个参数表示集合的数组。example1_results 集合用来保存结果。

接下来,我们加上 mapper 和 reducer 函数:

var mapper = function () {
emit(this.gender, 1);
};

var reducer = function(gender, count){
return Array.sum(count);
};

第2行中, this 表示当前的文档,因此 this.gender 会作为 mapper 的 key,它的值要么是 male,要么是 female。而 emit() 将会把数据发送到一个临时保存数据的地方,作为 mapper 的结果。

第5行中,我们简单地把每个性别的所有值加起来。

最后,加上执行逻辑:

db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example1_results"
}
);

db.example1_results.find(function (err, docs) {
if(err) console.log(err);
console.log(docs);
});

第5行中,我们设置了输出的集合名。
第9行中,我们会从 example1_results 集合取得结果并显示它。

我们可以在终端运行试试:

$ node example1.js
[ { _id: 'female', value: 4968 }, { _id: 'male': value: 5031 } ]

我的数量可能和你的不一样,但男女总数应该是 9999 !

Mongo Shell 代码

如果你想在 mongo shell 中运行上面的例子,你可以粘贴下面这些代码到终端里面:

mapper = function () {
emit(this.gender, 1);
};

reducer = function(gender, count){
return Array.sum(count);
};

db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example1_results"
}
);

db.example1_results.find()

然后你就会看到一样的结果,很简单吧!

例子2:获取每个性别中最老和最年轻的人

在项目根目录创建一个 example2.js 的文件。在这里,我们要把所有用户根据性别分组,然后分别找每个性别中最老和最年轻的用户。这个例子比前面的稍微复杂一点。

Mapper 的逻辑

在 mapper 中,我们要以性别作为 key,然后以 object 作为 value。这个 object 要包含用户的年龄和名字。年龄是用来做计算用的,而名字只是用来显示给人看的。

KeyValue
Male [{age: 9, name: ‘John’}, …]
Female [{age: 19, name: ‘Rita’}, …]

Reducer 的逻辑

我们的 reducer 会比前一个例子要复杂一点。我们要检查所有和性别相关的年龄,找到年龄最大和最小的用户。最终的输出结果是这样的:

KeyValue
Male {min: {name: ‘harry’, age: 1}, max: {name: ‘Alex’, age: 99} }
Female {min: {name: ‘Loli’, age: 10}, max: {name: ‘Mary’, age: 98} }

代码

现在打开 example2.js,粘贴下面的内容进去:

var mongojs = require('mongojs');
var db = mongojs('mapReduceDB', ['sourceData', 'example2_results']);


var mapper = function () {
var x = {age : this.age, name : this.name};
emit(this.gender, {min : x , max : x});
};


var reducer = function(key, values){
var res = values[0];
for (var i = 1; i < values.length; i++) {
if(values[i].min.age < res.min.age)
res.min = {name : values[i].min.name, age : values[i].min.age};
if (values[i].max.age > res.max.age)
res.max = {name : values[i].max.name, age : values[i].max.age};
};
return res;
};


db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example2_results"
}
);

db.example2_results.find(function (err, docs) {
if(err) console.log(err);
console.log(JSON.stringify(docs));
});

第6行,我们构建了一个 object,把它作为 value 发送。
第13-18行,我们迭代了所有 object,检查当前的 object 的年龄是否大于或小于前一个 object 的年龄,如果是,就会更新 res.max 或者 res.min
在第第27行,我们把结果输出到 example2_results 中。

我们可以运行一下这个例子:

$ node example2.js
[ { _id: 'female', value: { min: [Object], max: [Object] } },
{ _id: 'male', value: { min: [Object], max: [Object] } } ]

例子3:计算每种兴趣爱好的人数

在我们最后的例子中,我们会看看有多少用户有相同的兴趣爱好。我们在项目根目录创建一个叫 example3.js 的文件。用户数据长这样子:

{
"id": 0,
"name": "Leanne Flinn",
"email": "leanne.flinn@unilogic.com",
"work": "Unilogic",
"dob": "Sun Mar 14 1909 12:45:53 GTM+0530 (LST)",
"age": 27,
"gender": "male",
"salary": 16660,
"hobbies": "Acrobatics,Photography,Papier-Mache",
"_id": Object("57579f702fa6c7651e504fe2")
}

如你所见,每个用户的兴趣爱好列表都用逗号分隔。我们会找出有多少用户有表演杂技的爱好等等。

Mapper 的逻辑

在这个场景下,我们的 mapper 会复杂一点。我们要为每个用户的兴趣爱好发送一个新的 key-value 对。这样,每个用户的每个兴趣爱好都会触发一次计算。最终我们会得到如下的结果:

KeyValue
Acrobatics [1,1,1,1,1,1,….]
Meditation [1,1,1,1,1,1,….]
Music [1,1,1,1,1,1,….]
Photography [1,1,1,1,1,1,….]
Papier-Mache [1,1,1,1,1,1,….]

Reducer 的逻辑

在这里,我们只要简单地为每种兴趣爱好求和就好了。最终我们会得到下面的结果:

KeyValue
Acrobatics 6641
Meditation 3338
Music 3338
Photography 3303
Papier-Mache 6661

代码

var mongojs = require('mongojs');
var db = mongojs('mapReduceDB', ['sourceData', 'example3_results']);


var mapper = function () {
var hobbys = this.hobbies.split(',');
for (i in hobbys) {
emit(hobbys[i], 1);
}
};

var reducer = function (key, values) {
var count = 0;
for (index in values) {
count += values[index];
}

return count;
};


db.sourceData.mapReduce(
mapper,
reducer,
{
out : "example3_results"
}
);

db.example3_results.find(function (err, docs) {
if(err) console.log(err);
console.log(docs);
});

注意第7-9行,我们迭代了每个兴趣爱好,然后发送了一次记数。
第13-18行可以用 Array.sum(values) 来代替,这样是另外一种做相同事情的方式。最终我们得到的结果:

$ node example3.js
[ { _id: 'Acrobatics', value: 6641 },
{ _id: 'Meditation', value: 3338 },
{ _id: 'Music', value: 3338 },
{ _id: 'Photography', value: 6661 },
{ _id: 'Papier-Mache', value: 3303 } ]

这就是 MongoDB 中运行 MapReduce 的方法了。但要记住,有时候一个简单的查询就能完成你想要的事情的。





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