MongoDBGroupby/Mapreduce大家好，我在mongoDB中有一个现有的消息传递模式，它运行良好。12345678910{     "_id":ObjectId("4f596b4543658618c0000004"),  "user_id":ObjectId("4f4c6c5143658618dc000002"),  "body":"messagebody",  "from_user":{    "_id":ObjectId("4f4c6b6943658618dc000001"),    "name":"MisterQuin"  },  "created_at":ISODate

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 如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe

 如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe

 Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的

 Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的

不知道大家平常用Reduce多不多，反正本瓜用的不多。但实际上，Reduce能做的，比我们能想到的要多得多，本篇带来10个Reduce常用场景和技巧，一定有你不知道~冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ累加/累积累加我们可能是最熟悉Reduce的一种用法，除此之外，还可以用做累积。//adderconstsum=(...nums)=>{returnnums.reduce((sum,num)=>sum+num);};console.log(sum(1,2,3,4,10));//20//accumulatorconstaccumulator=(...nums)=>{returnnums.reduce((acc,