mapReduce从字面上来理解就是两个过程：map映射以及reduce化简。是一种大数据处理方法，其难度不高，从性能上来说属于比较暴力的（通过N台服务器同时来计算），但相较于group以及aggregate来说，功能更强大，并更加灵活。

1. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类。

2. 化简过程:然后再在分组中进行运算，这里的化简过程也是支持分布式的，在分类的过程中直接运算了。也就是说如果是一个求和的过程，先在a服务器分组求和，然后再在b服务器分组求和····最后再把化简以后的数据进行最终处理。在映射化简的过程都是每台服务器自己的CPU在运算，大量的服务器同时来进行运算工作，这就是大数据基本理念。

mapReduce可以用js语法来写。下面是结构：

db.table.mapReduce(  map,  reduce,  {  query: query,  out: out,    //指定结果集以什么方式存储，可选参数包括：  //replace:如果文档(table)存在，则替换table，  //merge:如果文档中存在记录，则覆盖已存在的文档记录  //reduce: 如果文档中存在相同key的记录了，则先计算两条记录，然后覆盖旧记录  // {inline:1}  在内存中存储记录，不写入磁盘(用户数据量少的计算)
            sort: sort,  limit: limit,  finalize: function  //这个function主要用来在存入out之前可以修改数据，function(key,values) {   //return modifiedValues;}  scope: document,    //设置参数值，在这里设置的值在map，reduce，finalize函数中可见jsMode:boolean      //是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true]//false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,//true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON
                               verbose:boolean     //是否产生更加详细的服务器日志，默认truekeytemp：boolean    //true或false，表明结果输出到的collection是否是临时的，如果为true，则会在客户端连接中断后自动删除，如果你用的是MongoDB的mongo客户端连接，  //那必须exit后才会删除。如果是脚本执行，脚本退出或调用close会自动删除结果collection
}  )
必备参数：map,reduce, out,

详解:

map: function() {emit(this.cat_id,this.goods_number); }, // 函数内部要调用内置的emit函数,cat_id代表根据cat_id来进行分组,goods_number代表把文档中的goods_number字段映射到cat_id分组上的数据,其中this是指向向前的文档的,这里的第二个参数可以是一个对象,如果是一个对象的话,也是作为数组的元素压进数组里面;

reduce: function(cat_id,all_goods_number) {return Array.sum(all_goods_number)}, // cat_id代表着cat_id当前的这一组,all_goods_number代表当前这一组的goods_number集合,这部分返回的就是结果中的value值;

out: <output>, // 输出到某一个集合中,注意本属性来还支持如果输出的集合如果已经存在了,那是替换,合并还是继续reduce? 另外还支持输出到其他db的分片中,具体用到时查阅文档,筛选出现的键名分别是_id和value;

query: <document>, // 一个查询表达式,是先查询出来,再进行mapReduce的

sort: <document>, // 发往map函数前先给文档排序

limit: <number>, // 发往map函数的文档数量上限,该参数貌似不能用在分片模式下的mapreduce

finalize: function(key, reducedValue) {return modifiedObject; }, // 从reduce函数中接受的参数key与reducedValue,并且可以访问scope中设定的变量

scope: <document>, // 指定一个全局变量,能应用于finalize和reduce函数

jsMode: <boolean>, // 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认true,true时BSON-->js-->map-->reduce-->BSON,false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce。

verbose: <boolean> // 是否产生更加详细的服务器日志，默认true

在集合 orders 中查找 status:"A" 的数据，并根据 cust_id 来分组，并计算 amount 的总和。图解：

下面是我个人的动手实验。

　　　　1. 在logsInfo表数据中，根据logcategory进行分组统计数量。

　　　2.  db.表名. mapReduce实例：

　　3. 查看mapReduce的统计结果：

mapReduce中map函数可以理解为分组， emit里的key为分组依据，value建议用count统计次数。

下面这个例子value为数据库的值耗时慢，达不到效果。

mapReduce中的query参数，一般用来过滤使用。 当满足query的条件时，调用mapReduce。相当于SQL的where条件。 query的语句请看我上篇mongodb的文章，聚合查询中有写道这些条件操作符。