mongodb - mongoDB 中具有时间间隔的增量 MapReduce

Question

我以 10 分钟的时间间隔从服务器获取了一些记录(在 1 小时内我将获取 6 个文件) 我想在接下来的几个小时内每 1 小时做一次 map reduce 我将不得不对 6 个文件和最后几个小时的文件进行下一组的 map reduce 我将如何解决这个问题？ 帮我 我混淆了过去 1 个月 谢谢 苏希尔·克尔·辛格

Answer 1

为了按小时汇总您的 10 分钟日志文件，您可以在 map 函数中将每个日志文件的时间戳舍入到最接近的小时，并在 reduce 函数中按小时对结果进行分组。

这是一个小的虚拟示例，它从 mongo shell 中说明了这一点:

1. 创建 100 个日志文件，每个间隔 10 分钟并包含一个 0-10 之间的随机数，并将它们插入数据库的 logs 集合中:

   for (var i = 0; i < 100; i++) { 
       d = new ISODate();
       d.setMinutes(d.getMinutes() + i*10);
       r = Math.floor(Math.random()*11)
       db.logs.insert({timestamp: d, number: r})
   }
   

   要检查 logs 集合是什么样的，请发送类似 db.logs.find().limit(3).pretty() 的查询，结果为:

   {
       "_id" : ObjectId("50455a3570537f9433c1efb2"),
       "timestamp" : ISODate("2012-09-04T01:32:37.370Z"),
       "number" : 2
   }
   {
       "_id" : ObjectId("50455a3570537f9433c1efb3"),
       "timestamp" : ISODate("2012-09-04T01:42:37.370Z"),
       "number" : 3
   }
   {
       "_id" : ObjectId("50455a3570537f9433c1efb4"),
       "timestamp" : ISODate("2012-09-04T01:52:37.370Z"),
       "number" : 8
   }
   

2. 定义一个 map 函数(在本例中称为 mapf)，将时间戳四舍五入到最接近的小时(向下舍入)，用于 emit 键。 emit 值是该日志文件的编号。

   mapf = function () { 
       // round down to nearest hour
       d = this.timestamp;
       d.setMinutes(0);
       d.setSeconds(0);
       d.setMilliseconds(0);
       emit(d, this.number); 
   }
   

3. 定义一个 reduce 函数，对所有发出的值(即数字)求和。

   reducef = function (key, values) {
       var sum = 0;
       for (var v in values) {
           sum += values[v];
       }
       return sum;
   }
   

4. 现在对日志集合执行 map/reduce。此处的 out 参数指定我们要将结果写入 hourly_logs 集合并将现有文档与新结果合并。这确保稍后提交的日志文件(例如，在服务器故障或其他延迟之后)一旦出现在日志中，就会包含在结果中。

   db.logs.mapReduce(mapf, reducef, {out: { merge : "hourly_logs" }})
   

5. 最后，要查看结果，您可以在 hourly_logs 上查询一个简单的查找:

   db.hourly_logs.find()
   
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T02:00:00Z"), "value" : 33 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T03:00:00Z"), "value" : 31 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T04:00:00Z"), "value" : 21 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T05:00:00Z"), "value" : 40 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T06:00:00Z"), "value" : 26 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T07:00:00Z"), "value" : 26 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T08:00:00Z"), "value" : 25 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T09:00:00Z"), "value" : 46 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T10:00:00Z"), "value" : 27 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T11:00:00Z"), "value" : 42 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T12:00:00Z"), "value" : 43 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T13:00:00Z"), "value" : 35 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T14:00:00Z"), "value" : 22 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T15:00:00Z"), "value" : 34 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T16:00:00Z"), "value" : 18 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T01:00:00Z"), "value" : 13 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T17:00:00Z"), "value" : 25 }
   { "_id" : ISODate("2012-09-04T18:00:00Z"), "value" : 7 }
   

结果是 10 分钟日志的每小时摘要，其中 _id 字段包含该小时的开始，而 value 字段包含随机数的总和。在您的情况下，您可能有不同的聚合运算符；根据您的需要修改 reduce 函数。

正如 Sammaye 在评论中提到的，您可以使用每小时运行的 cron 作业条目自动执行 map/reduce 调用。

如果您不想每次都处理完整的日志收集，您可以通过将文档限制为每小时时间窗口来运行增量更新，如下所示:

var q = { $and: [ {timestamp: {$gte: new Date(2012, 8, 4, 12, 0, 0) }},                                                  
                  {timestamp: {$lt:  new Date(2012, 8, 4, 13, 0, 0) }} ] }

db.logs.mapReduce(mapf, reducef, {query: q, out: { merge : "hourly_logs" }})

这将只包括 12 点到 13 点之间的日志文件。请注意 Date() 对象中的月份值从 0 开始(8 = 九月)。由于 merge 选项，在已处理的日志文件上运行 m/r 是安全的。