MapReduce初探之一基于Mongodb实现标签统计

jopen 12年前

MapReduce 是一种编程模型,是 Google 提出的一种软件架构,主要应用于分布式系统上。Google对其原始的定义是“ MapReduce is a framework for computing certain kinds of distributable problems using a large number of computers (nodes), collectively referred to as a cluster.”

可见MapReduce主要为集群分布式计算而 诞生的,顶顶大名的分布式框架Hadoop就是MapReduce的一种实现。其中心思想是Map(映射)函数和Reduce(化简)函数,我的简单理解 就是先将问题按照一定的规律,一一细分并映射到列表中,然后对那些列表进行适当的合并,从而得出想要的结果,大致的工作流见于下图: 

MapReduce初探之一基于Mongodb实现标签统计

咋一看,怎么就是分布式计算的原理图解了?论道分布式计算,就扯远了,回到主题上,这次是讨论如何利用MapReduce的思想,实现Blog文章标签的统计!

按照传统的关系数据库设计,统计标签,无非就是建一张标签表,我们姑且叫左Tb_tags,大致的结构就是id和value,然后关联id到Blog表的外键上。恩,不差错。可是这次,NodeBlog的数据库用的可是Mongodb哦,难道照搬即可?

我们先看看在mongodb下,Blog表是如何描述的:

var BlogScheme = new db.Schema({      title : String,      desc : String,      author : String,      body : String,      tags : [String],      count: { type:Number, default:0 },      hidden : { type: Boolean, default: false },      date : { type: Date, default: Date.now },      comments : [{ img: String, name: String, body: String, date: Date }],      meta : {          votes: Number,          favs:  Number      }  });

按照mongodb的设计,每篇Blog都是整篇存储的,与其它表基本没有关联,这也是NoSQL的精髓啊!但是这样子,我们该如何去统计Blog的标签tag呢?

办法有几个:1、遍历查询全部的Blog,取出Blog的实体,然后对其中的tags字段进行统计;(这个简单,绝对可行,只是效率就...)

                     2、 对1中的方法采用多线程进行查询,然后同步共享的数据;(这个在实现与现今的硬件上,理论绝对比方法1高效,但是实现的难度,特别是数据的同步那块就...)

                     3、让MapReduce来帮帮忙吧!

MapReduce中,Map函数和Reduce函数是交给用户实现的,这两个函数定义了任务本身。

  • Map函数:接受一个键值对(key-value pair),产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
  • Reduce函数:接受一个键,以及相关的一组值,将这组值进行合并产生一组规模更小的值(通常只有一个或零个值)。

对照我们的需求,统计Blog中的tags,那么Map函数应该处理的是:记录tag出现的次数,这个越小越好;然后Reduce函数对Map函数产生的数据进行合并,并返回单一的结果,即是某个tag出现的总次数!下面来一个实例说明:

/**   * 统计Blog中标签出现的次数,采用MapReduce进行实时计算   * @param callback --> result: _id(tag name), value(occupied count)   */  exports.tagStatistical = function(callback){      var o = {};      o.map = function () {          this.tags.forEach(function(z){  //z即是具体的某个tag了              emit(z,1);                    //对某个tag出现一次就计数一次          });      }      o.reduce = function (k, values) {          var total=0;          for(var i=0;i<values.length;i++){              total += values[i];          }          return total;      }      Blog.mapReduce(o, function (err, results) {          if(err) {              console.log("mapReduce err:"+err);          }          console.log(results);          callback(results);      })  } 
最后我们通过callback函数获得的result事实上就是(tag,count)的Map了,这是如何实现的?这点,就有赖于Mongodb的高级特性了,Mongodb对于 MapReduce 是骨子里支持的,因而这种运算的效率是有保障的!难怪Mongodb的掌门人叫嚣:不是Mongodb不行,是你们不懂Mongodb!