Mongodb官网对MapReduce介绍：
Map/reduce in MongoDB is useful for batch processing of data and aggregation operations. It is similar in spirit to using something like Hadoop with all input coming from a collection and output going to a collection. Often, in a situation where you would have used GROUP BY in SQL, map/reduce is the right tool in MongoDB.
翻译过来大致意思就是：Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作，有点类似于使用Hadoop对集合数据进行处理，所有输入数据都是从集合中获取，而MapReduce后输出的数据也都会写入到集合中。通常类似于我们在SQL中使用Group By语句一样。
使用MapReduce要实现两个函数：Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理。Map函数和Reduce函数是使用Javascript编写的，并可以通过db.runCommand或mapreduce命令来执行MapReduce操作。
MapReduce命令语法如下：
db.runCommand(
{ mapreduce : <collection>,
map : <mapfunction>,
reduce : <reducefunction>,
out : <see output options below>
[, query : <query filter object>]
[, sort : <sorts the input objects using this key. Useful for optimization, like sorting by the emit key for fewer reduces>]
[, limit : <number of objects to return from collection, not supported with sharding>]
[, keeptemp: <true|false>]
[, finalize : <finalizefunction>]
[, scope : <object where fields go into javascript global scope >]
[, jsMode : true]
[, verbose : true]
}
);
参数说明：
mapreduce：要操作的目标集合
map：映射函数（生成键值对序列，作为Reduce函数的参数）
reduce：统计函数
query：目标记录过滤
sort：对目标记录排序
limit：限制目标记录数量
out：统计结果存放集合（如果不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除）
keeptemp：是否保留临时集合
finalize：最终处理函数（对reduce返回结果执行最终整理后存入结果集合）
scope：向map、reduce、finalize导入外部变量
verbose：显示详细的时间统计信息
下面使用一个实例来说明MapReduce的具体使用。
应用场景：对students集合中的数据进行统计，根据classid显示每个班级的学生数量。初始数据如下：
> db.students.find()
{ "_id" : ObjectId("5031143350f2481577ea81e5"), "classid" : 1, "age" : 20, "name" : "kobe" }
{ "_id" : ObjectId("5031144a50f2481577ea81e6"), "classid" : 1, "age" : 23, "name" : "nash" }
{ "_id" : ObjectId("5031145a50f2481577ea81e7"), "classid" : 2, "age" : 18, "name" : "james" }
{ "_id" : ObjectId("5031146a50f2481577ea81e8"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "wade" }
{ "_id" : ObjectId("5031147450f2481577ea81e9"), "classid" : 2, "age" : 19, "name" : "bosh" }
{ "_id" : ObjectId("5031148650f2481577ea81ea"), "classid" : 2, "age" : 25, "name" : "allen" }
{ "_id" : ObjectId("5031149b50f2481577ea81eb"), "classid" : 1, "age" : 19, "name" : "howard" }
{ "_id" : ObjectId("503114a750f2481577ea81ec"), "classid" : 1, "age" : 22, "name" : "paul" }
{ "_id" : ObjectId("503114cd50f2481577ea81ed"), "classid" : 2, "age" : 24, "name" : "shane" }
>
Map分组
Map函数必须调用emit(key,value)返回键值对，使用this访问当前待处理的Document。下面我们使用Map函数对students表按classid进行分组。
> map=function(){emit(this.classid,1)}
function () {
emit(this.classid, 1);
}
>
Reduce聚合
Reduce函数接收Map函数返回的结果作为参数，Map函数返回的键值序列组合成{key,[value1,value2,value3,……]}传递给reduce，代码如下：
> reduce=function(key,values){
... var x = 0;
... values.forEach(function(v){x+=v});
... return x;
... }
function (key, values) {
var x = 0;
values.forEach(function (v) {x += v;});
return x;
}
>
Reduce函数对values进行统计，从上面的代码可以看出Reduce函数主要是对1班和2班的记录数量进行求和运算。
Result获取结果
Result函数的作用是用来获取计算后的结果，使用命令为：db.结果集.find()。其中的”结果集“可以通过out参数来指定。代码如下所示：
> result=db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:map,
... reduce:reduce,
... out:"students_result"
... });
{
"result" : "students_result",
"timeMillis" : 297,
"counts" : {
"input" : 9,
"emit" : 9,
"reduce" : 2,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_result.find()
{ "_id" : 1, "value" : 4 }
{ "_id" : 2, "value" : 5 }
>
通过MapReduce处理后的结果存放在students_result集合中。
Finalize格式化输出
利用finalize()可以对reduce()的结果进行输出样式的格式化处理。代码如下：
> finalize=function(key,value){return {classid:key,count:value};}
function (key, value) {
return {classid:key, count:value};
}
>
定义好了finalize函数后，重新执行MapReduce，在函数定义中加入"finalize"参数，即可使用上面定义的finalize函数对返回结果进行格式化，代码如下：
> result=db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:map,
... reduce:reduce,
... out:"students_result",
... finalize:finalize
... });
{
"result" : "students_result",
"timeMillis" : 137,
"counts" : {
"input" : 9,
"emit" : 9,
"reduce" : 2,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_result.find()
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 4 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 5 } }
>
Query对目标记录进行过滤
前面提到了MapReduce语法中有一个query参数是用来对目标集合进行条件过滤，我们只需要在result函数中加入"query"参数即可对结果集进行过滤，代码如下：
> result=db.runCommand({
... mapreduce:"students",
... map:map,
... reduce:reduce,
... out:"students_result",
... finalize:finalize,
... query:{age:{$gt:22}}
... });
{
"result" : "students_result",
"timeMillis" : 776,
"counts" : {
"input" : 3,
"emit" : 3,
"reduce" : 1,
"output" : 2
},
"ok" : 1
}
> db.students_result.find()
{ "_id" : 1, "value" : { "classid" : 1, "count" : 1 } }
{ "_id" : 2, "value" : { "classid" : 2, "count" : 2 } }
>
从上面代码可以看到，我们在result函数中增加了query参数，只对age>22的document进行统计，输出结果每个班的人数就比原来的少了。
对于MapReduce更多信息，参见官网：http://www.mongodb.org/display/DOCS/MapReduce