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前言
玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。
打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事！！！
mapreduce其实是分批处理数据的，每一百次重新reduce处理，所以到reduce里的数据如果是101条，那就会分2次进入。
这导致的问题就是在reduce中 如果 初始化 var count = 0；在循环中 count ++，最后输出的是1？？？
避免都方法是，把数据存在返回的value里，这个value是会在循环进入reduce的时候重用的。在循环中 count += value.count就能把之前都100加上了！！！
还有如果只有一条数据，那它不会进入reduce，会直接返回。
下面是具体例子：
mapReduceMongoDB中的MapReduce可以用来实现更复杂的聚合命令，使用MapReduce主要实现两个函数：map函数和reduce函数，map函数用来生成键值对序列，map函数的结果作为reduce函数的参数，reduce函数中再做进一步的统计，比如我的数据集如下：
runCommand实现我们也可以利用runCommand命令来执行MapReduce。格式如下：
mongodb mapreduce小试
