MongoDB で MapReduce 試してみた。
MongoDB で MapReduce を試してみる。 年齢のみを項目としてもつ age コレクションを作成し ヒストグラム 各種統計量(件数, 合計, 平均, 分散, 標準偏差) を算出してみようと思う。 2. の統計量の算出では２段 MapReduce を試してみる。 参考: http://www.mongodb.org/display/DOCSJP/MapReduce http://api.mongodb.org/js/ 0. データの投入 今回の検証用データ(年齢180件)を作成したのでそれを投入。 $ mongoimport -d mydb -c age --type csv --headerline --file mydb.age.csv connected to: 127.0.0.1 imported 181 objects $ mongo MongoDB shell ver
MongoDB 環境構築(その３: ReplicaSet + Sharding)。
先日Tokyo.R第20回勉強会に参加してきた。 西新宿のNifty新社屋での開催で自宅から近かったのでちょっと見に行ったのだが思ったよりずっと面白くて今後も継続して参加する予定。外に出て人の話を聞くのは新鮮で気持ちが引き締まるし勉強のモチベーション向上に良いと思った。 今回は前回・前々回の内容を合わせた ReplicaSet + Sharding 環境の構築を行う。 例のごとく複数台のサーバを用意する余裕(お金)は無いので１台のPCの複数ポートを用いる事で擬似的な分散サーバ環境を実現。 今回の目標: Sharding を行いつつ mongod11 & mongod12 & arbiter13 mongod21 & mongod22 & arbiter23 という2組の ReplicaSet を構成。 config サーバは３台で冗長構成を実現する。 ＊config は1 or 3台でしか
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