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Spark RDD编程(二)

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MongoDB 聚合操作

在MongoDB中,有两种方式计算聚合:Pipeline 和 MapReduce。Pipeline查询速度快于MapReduce,但是MapReduce的强大之处在于能够在多台Server上并行执行复杂的聚合逻辑。MongoDB不允许Pipeline的单个聚合操作占用过多的系统内存,如果一个聚合操作消耗20%以上的内存,那么MongoDB直接停止操作,并向客户端输出错误消息。 一,使用 Pipeline 方式计算聚合 Pipeline 方式使用db.collection.aggregate()函数进行聚合运算,运算速度较快,操作简单,但是,Pipeline方式有两个限制:单个聚合操作消耗的内存不能超过20%,聚合操作返回的结果集必须限制在16MB以内。 创建示例数据,在集合 foo中插入1000条doc,每个doc中有三个field:idx,name 和 age。 for(i=0;i<10000;i++) { db.foo.insert({"idx":i,name:"user "+i,age:i%90}); } 1,使用$match 管道符过滤collection中doc,使符合...

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