Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | March 2, 2014앞의 글에서 설명했던 집합(aggregation) 연산자인 count, distinct, group으로 할 수 있는 모든 것 뿐만 아니라 더 많은 일들을 맵리듀스를 통해 할 수 있습니다. 특히 다중의 서버를 통해 집합 연산자를 쉽게 병렬로 처리할 수 있습니다. 맵리듀스는 문제를 여러 개의 덩어리로 분할하고, 각 덩어리를 다양한 머쉰으로 전송하고, 각 머쉰이 문제의 각 부분을 해결하도록 합니다. 모든 머쉰에서 처리가 모두 마무리되면 솔루션 결과를 모두 모아서 전체적인 솔루션으로 합칩니다.맵리듀스는 다음과 같은 절차로 처리됩니다.(1) 첫번째 단계는 "맵(Map)"이며, 이는 연산을 컬렉션 내의 각 도큐먼트로 매핑하는 것입니다. 이 연산은 "아무 것도 하지 ..

by Geol Choi | February 16, 2014MongoDB는 복잡한 데이터 분석을 위해 다양한 맵리듀스(Map Reduce) 등 다양한 집합(Aggregation) 도구를 제공한다. countcount 연산자는 컬렉션 내의 도큐먼트 개수를 파악할 수 있는 메써드이다.다음과 같이 "people" 컬렉션에 3개의 도큐먼트를 추가한 후,> db.people.insert({username: "user1"}); > db.people.insert({username: "user2"}); > db.people.insert({username: "user3"}); count() 메써드를 이용하여 개수를 구하면 다음과 같다:> db.people.find().pretty() { "_id" : ObjectId("5..