MongoDB 本身可以做一些简单的统计工作，包括其内置的基于 Javascript 的 MapReduce 框架，也包括在MongoDB 2.2版本中引入的新的统计框架。除此之外，MongoDB 还提供了对外部统计工具的接口，这就是本文要说的MongoDB-Hadoop的数据中间件。文章内容来源于MongoDB官方博客。

原理图解

MongoDB与Hadoop相结合的方式如下图所未，MongoDB作为数据源存储以及数据结果存储。而具体的计算过程在Hadoop中进行。

这一套处理流程，允许我们通过 Python, Ruby 与 JavaScript 来写MapReduce函数进行数据统计，而不是使用Java。

例子

首先准备好Hadoop环境，并安装好Hadoop，MongoDB中间件。然后通过下面的方式进行数据处理。

1.数据准备

从推ter API导入原始数据到MongoDB中

curl https://stream.推ter.com/1/statuses/sample.json -u: | mongoimport -d 推ter -c in

2.Map函数

写一个map函数，保存在文件mapper.rb 中

#!/usr/bin/env ruby  require 'mongo-hadoop'    MongoHadoop.map do |document|    { :_id => document['user']['time_zone'], :count => 1 }  end

3.Reduce函数

然后是reduce函数，保存在文件reducer.rb中

#!/usr/bin/env ruby  require 'mongo-hadoop'  MongoHadoop.reduce do |key, values|    count = sum = 0    values.each do |value|      count += 1      sum += value['num']    end    { :_id => key, :average => sum / count }  end

4.运行脚本

创建一个运行脚本，写入下面内容，就可以利用上面的MapReduce方法处理第一步中获取的数据。

hadoop jar mongo-hadoop-streaming-assembly*.jar -mapper mapper.rb -reducer reducer.rb   -inputURI mongodb://127.0.0.1/推ter.in -outputURI mongodb://127.0.0.1/推ter.out