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：
/** * 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！??
总结一下，尽管这篇Blog讲得有点乱，但是主要还是想讲清楚MapReduce的思想！?MapReduce的实现五花八门，但是其中心思想~map和reduce才是我们必须理解和掌握的！
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