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mongodb中使用mapreduce进行分组统计-创新互联

最近在统计某一个时间段的url去重数,由于数据量巨大导致报错,提示:

在宁城等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供网站建设、成都网站制作 网站设计制作按需求定制开发,公司网站建设,企业网站建设,高端网站设计,全网整合营销推广,成都外贸网站建设,宁城网站建设费用合理。distinct failed: { "errmsg" : "exception: distinct too big, 16mb cap", "code" : 17217, "ok" : 0 } at src/mongo/shell/collection.js:1108

最终通过mapreduce来解决如下:

//定义map函数 map=function(){     emit(this.url,{"count":1}); }//定义reduce函数 reduce=function(key,values){     var total=0;     for(var i=0; i < values.length; i++){         total+=values[i].count;     }     return {count:total} }//执行mapreduce函数,其中out的值是存储执行结果的集合 db.runCommand({"mapreduce":"visit","map":map,"reduce":reduce,"query":{"vtime":{"$gte":1412611200,"$lte":1413907119}},"out":"test.tmp"});

关于mapreduce的选项解释如下:

"out":{replace:"collection name"} -- mapreduce输出结果会替换掉原来的collection,collection不存在则创建 "out":{merge:"collection name"} -- 将新老数据进行合并,新的替换旧的,没有的添加进去 "out":{reduce:"collection name"}-- 存在老数据时,在原来的基础上加新的数据(即new value=old value+mapreduce value) "out":{inline:1} -- 不会创建collection,结果保存在内存里面,只限于结果小于16MB的情况

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网页题目:mongodb中使用mapreduce进行分组统计-创新互联
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