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MongoDB MapReduce

MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了,自己开始理解的时候还是动了动脑子的,所以记录在此! 命令语法:详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串,集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数,见下文 [, query : 文档,发往map函数前先给过渡文档] [, sort : 文档,发往map函数前先给文档排序] [, limit : 整数,发往map函数的文档数量上限] [, out : 字符串,统计结果保存的集合] [, keeptemp: 布尔值,链接关闭时临时结果集合是否保存] [, finalize : 函数,将reduce的结果送给这个函数,做最后的处理] [, scope : 文档,js代码中要用到的变量] [, jsMode : 布尔值,是否减少执行过程中BSON和JS的转换,默认 true ] //注:false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,<b...

Spark SQL概念学习系列之如何使用 Spark SQL(六)

al sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD,会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD, SchemaRDD 是 SparkSQL 中的核心 RDD val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_. split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)) // 在内存的元数据中注册表信息,这样一个 Spark SQL 表就创建完成了 people.registerAsTable("people") // sql 语句就会触发上面分析的 Spark SQL...

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