java执行mongo的mapreduce函数调用自定义函数

在Java中，使用MongoDB的MapReduce功能执行自定义函数需要通过MongoDB的Java驱动程序，如`mongodb-driver`。MapReduce允许你在MongoDB集合上进行复杂的数据处理，通常分为三个步骤：

1. **映射阶段（Mapping)**: 这里编写一个`Mapper`接口的实现，它接受文档作为输入，并返回键值对（key-value pairs）。在这个阶段，你可以对数据进行初步处理，生成中间结果。

public class MyMapper implements com.mongodb.MapReduce.Mapper<String, BasicDBObject, String, MyIntermediateClass> {
    // 在这里定义map方法，例如：
    public void map(String key, BasicDBObject value, Context context) throws IOException {
        // 对value进行操作并生成MyIntermediateClass实例
        MyIntermediateClass intermediate = ...;
        context.write(key, intermediate);
    }
}

2. **合并阶段（Combiner, 可选）**: 如果你想减少网络传输的数据量，可以实现`Reducer`接口的`combiner`方法。这个方法用于在分片之间局部聚合数据。

public class MyCombiner extends Reducer<String, MyIntermediateClass, String, MyIntermediateClass> {
    // 实现combiner方法以优化数据
    public void reduce(String key, Iterable<MyIntermediateClass> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 聚合values
        MyIntermediateClass combined = ...;
        context.write(key, combined);
    }
}

3. **归约阶段（Reduction）**: 最终实现`Reducer`接口的`reduce`方法，接收中间结果并生成最终输出。

public class MyReducer extends Reducer<String, MyIntermediateClass, String, MyFinalClass> {
    public void reduce(String key, Iterable<MyIntermediateClass> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 合并所有intermediate并生成MyFinalClass实例
        MyFinalClass finalResult = ...;
        context.write(key, finalResult);
    }
}

4. **调用MapReduce**: 使用`MongoCollection.mapReduce()`方法，提供Mapper、Reducer、输出集合名称等参数，执行自定义函数。

MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("your_database");
MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("your_collection");
DBCollection resultCollection = collection.mapReduce(mapReduceSpec, new BasicDBList(), "output_collection_name", null, new MapReduceOptions().setSort(new Document()));

记得替换上述代码中的数据库名、集合名和函数变量。