先看视频。
【赵强老师】在MongoDB中使用MapReduce方式进行聚合操作
MapReduce 能够计算非常复杂的聚合逻辑，非常灵活，但是，MapReduce非常慢，不应该用于实时的数据分析中。MapReduce能够在多台Server上并行执行，每台Server只负责完成一部分wordload，最后将wordload发送到Master Server上合并，计算出最终的结果集，返回客户端。
在用MongoDB查询返回的数据量很大的情况下，做一些比较复杂的统计和聚合操作做花费的时间很长的时候，可以用MongoDB中的MapReduce进行实现。
MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具。它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务，分配到多服务器上并行处理。MongoDB也提供了MapReduce，当然查询语肯定是JavaScript。
MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段：
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Map：把一个操作Map到集合中的每一个文档
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Shuffle: 根据Key分组对文档，并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values)。
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Reduce: 处理值表中的元素，直到值表中只有一个元素。然后将值表返回到Shuffle过程，循环处理，直到每个Key只对应一个值表，并且此值表中只有一个元素，这就是MR的结果。
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Finalize：此步骤不是必须的。在得到MR最终结果后，再进行一些数据“修剪”性质的处理。
