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MongoDB集成Hadoop开展统计计算

2012-08-25 
MongoDB集成Hadoop进行统计计算MongoDB 本身可以做一些简单的统计工作,包括其内置的基于 Javascript 的 Ma

MongoDB集成Hadoop进行统计计算

MongoDB 本身可以做一些简单的统计工作,包括其内置的基于 Javascript 的 MapReduce 框架,也包括在MongoDB 2.2版本中引入的新的统计框架。除此之外,MongoDB 还提供了对外部统计工具的接口,这就是本文要说的MongoDB-Hadoop的数据中间件。文章内容来源于MongoDB官方博客。

原理图解

MongoDB与Hadoop相结合的方式如下图所未,MongoDB作为数据源存储以及数据结果存储。而具体的计算过程在Hadoop中进行。

MongoDB集成Hadoop开展统计计算          MongoDB集成Hadoop开展统计计算

这一套处理流程,允许我们通过 Python, Ruby 与 JavaScript 来写MapReduce函数进行数据统计,而不是使用Java。

例子

首先准备好Hadoop环境,并安装好Hadoop,MongoDB中间件。然后通过下面的方式进行数据处理。

1.数据准备

从Twitter API导入原始数据到MongoDB中

curl https://stream.twitter.com/1/statuses/sample.json -u<login>:<password> | mongoimport -d twitter -c in

2.Map函数

写一个map函数,保存在文件mapper.rb 中

#!/usr/bin/env rubyrequire 'mongo-hadoop'MongoHadoop.map do |document|  { :_id => document['user']['time_zone'], :count => 1 }end

3.Reduce函数

然后是reduce函数,保存在文件reducer.rb中

#!/usr/bin/env rubyrequire 'mongo-hadoop'MongoHadoop.reduce do |key, values|  count = sum = 0  values.each do |value|    count += 1    sum += value['num']  end  { :_id => key, :average => sum / count }end

4.运行脚本

创建一个运行脚本,写入下面内容,就可以利用上面的MapReduce方法处理第一步中获取的数据。

hadoop jar mongo-hadoop-streaming-assembly*.jar -mapper mapper.rb -reducer reducer.rb -inputURI mongodb://127.0.0.1/twitter.in -outputURI mongodb://127.0.0.1/twitter.out

翻译自:blog.mongodb.org

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