mongodb 通过MapReduce统计用户Pv Uv，mongodbmapreduce,通过spring dat

mongodb 通过MapReduce统计用户Pv Uv，mongodbmapreduce,通过spring dat

通过spring data 操作mongodb,利用map reduce 来统计用户访问的Pv Uv。

详细代码见 https://github.com/WangErXiao/spring-data 具体的spring-data 操作mongodb这里不做介绍。这里只介绍mongo map reduce。

@Componentpublic class UserDaoImpl extends MongoBaseDao implements UserDao {    public void insertRecord(UserVisitRecord record) {        getMongoTemplate().insert(record);    }    public void statisUserPvUv(String date) {        String map = "function() {                                        "                + "   if(this.date=='"+date+"'){                          "                + "      emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId}) "                + "     }"                + "   } ";        String reduce = "function(key, values) {            "                + "   var temp = new Array();               "                + "   var userIds= new Array();             "                + "   for(i = 0; i < values.length; i++) {  "                + "      userIds=userIds.concat(values[i].userIds);"                + "   }        "                + "   userIds.sort();         "                + "   for(i = 0; i < userIds.length; i++) {"                + "         if( userIds[i] == userIds[i+1]) { continue;}"                + "         temp[temp.length]=userIds[i];"                + "   }        "                + "   return {uv:temp.length,pv:userIds.length,userIds:userIds};"                + " }";        MapReduceOutput mapReduceOutput = getMongoTemplate().getCollection("userVisitRecord").mapReduce(map,reduce,"tmp",null);        DBCollection resultColl = mapReduceOutput.getOutputCollection();        try {            DBCursor cursor = resultColl.find();            while (cursor.hasNext()) {                DBObject dbObject = cursor.next();                if (dbObject.get("value") != null) {                    UserStaticModel userStaticModel=new UserStaticModel();                    userStaticModel.setUv(Math.round((double)((DBObject) dbObject.get("value")).get("uv")));                    userStaticModel.setPv(Math.round((double) ((DBObject) dbObject.get("value")).get("pv")));                    List<String>userIds=(List) ((DBObject) dbObject.get("value")).get("userIds");                    Set<String> idSet=new HashSet<>(userIds);                    userStaticModel.setUserIds(new ArrayList(idSet));                    userStaticModel.setDate(date);                    getMongoTemplate().insert(userStaticModel);                }            }        }catch (Exception e){            e.printStackTrace();        }finally {            resultColl.drop();        }    }    public UserStaticModel findStatic(String date) {        Query query=new Query();        query.addCriteria(Criteria.where("date").is(date));        return getMongoTemplate().findOne(query,UserStaticModel.class);    }}

 这段代码中staticUserPvUv方法统计某天用户访问的Pv Uv。

map reduce方法如下:

  String map = "function() {                                              "                + "   if(this.date=='"+date+"'){                          "                + "      emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId}) "                + "     }"                + "   } ";  String reduce = "function(key, values) {            "                + "   var temp = new Array();               "                + "   var userIds= new Array();             "                + "   for(i = 0; i < values.length; i++) {  "                + "      userIds=userIds.concat(values[i].userIds);"                + "   }        "                + "   userIds.sort();         "                + "   for(i = 0; i < userIds.length; i++) {"                + "         if( userIds[i] == userIds[i+1]) { continue;}"                + "         temp[temp.length]=userIds[i];"                + "   }        "                + "   return {uv:temp.length,pv:userIds.length,userIds:userIds};"                + " }";

看到这里很多人会疑惑：map方法为啥emit为

emit(this.date ,{uv:1,pv:1,userIds:this.userId})

而不直接

emit(this.date ,{userId:this.userId})

刚刚开始我也是这么写的，这么写会产生以下结果： 当某天只有一条记录：该记录就不走reduce ,直接出来，你得到的value就只有一个userId字符串，其他啥也没有。pv,uv 自然也没有。所以 你在emit 应该初始化{pv:1,uv:1,userIds:this.userId}当某天记录特别多，超过100条的emit,mongo比较缺德的是，它会把这100的reduce的结果重新自动emit,所以这里把map中emit的对象结构和reduce的return返回的对象结构写成一致的原因。同一个key ,当每超过100个emit，结果就会从新emit,所以这个结果的pv uv 是无效的，这里只会用到重新emit的userIds,然后在继续在reduce进行统计。 这两个点是mongo mapreduce 比较坑爹的地方。注意这两点其他都OK了

转发标柱来源：http://my.oschina.net/robinyao/blog/467591