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。
MapReduce的基本思想，如下图所示：

在这个例子中，我们以一个求和为例。首先执行Map阶段，把一个大任务拆分成若干个小任务，每个小任务运行在不同的节点上，从而支持分布式计算，这个阶段叫做Map（如蓝框所示）；每个小任务输出的结果再进行二次计算，最后得到结果55，这个阶段叫做Reduce（如红框所示）。

使用MapReduce方式计算聚合，主要分为三步：Map，Shuffle（拼凑）和Reduce，Map和Reduce需要显式定义，shuffle由MongoDB来实现。

• Map：将操作映射到每个doc，产生Key和Value
• Shuffle：按照Key进行分组，并将key相同的Value组合成数组
• Reduce：把Value数组化简为单值

我们以下面的测试数据（员工数据）为例，来为大家演示。

db.emp.insert(
[
{_id:7369,ename:'SMITH' ,job:'CLERK'    ,mgr:7902,hiredate:'17-12-80',sal:800,comm:0,deptno:20},
{_id:7499,ename:'ALLEN' ,job:'SALESMAN' ,mgr:7698,hiredate:'20-02-81',sal:1600,comm:300 ,deptno:30},
{_id:7521,ename:'WARD'  ,job:'SALESMAN' ,mgr:7698,hiredate:'22-02-81',sal:1250,comm:500 ,deptno:30},
{_id:7566,ename:'JONES' ,job:'MANAGER'  ,mgr:7839,hiredate:'02-04-81',sal:2975,comm:0,deptno:20},
{_id:7654,ename:'MARTIN',job:'SALESMAN' ,mgr:7698,hiredate:'28-09-81',sal:1250,comm:1400,deptno:30},
{_id:7698,ename:'BLAKE' ,job:'MANAGER'  ,mgr:7839,hiredate:'01-05-81',sal:2850,comm:0,deptno:30},
{_id:7782,ename:'CLARK' ,job:'MANAGER'  ,mgr:7839,hiredate:'09-06-81',sal:2450,comm:0,deptno:10},
{_id:7788,ename:'SCOTT' ,job:'ANALYST'  ,mgr:7566,hiredate:'19-04-87',sal:3000,comm:0,deptno:20},
{_id:7839,ename:'KING'  ,job:'PRESIDENT',mgr:0,hiredate:'17-11-81',sal:5000,comm:0,deptno:10},
{_id:7844,ename:'TURNER',job:'SALESMAN' ,mgr:7698,hiredate:'08-09-81',sal:1500,comm:0,deptno:30},
{_id:7876,ename:'ADAMS' ,job:'CLERK'    ,mgr:7788,hiredate:'23-05-87',sal:1100,comm:0,deptno:20},
{_id:7900,ename:'JAMES' ,job:'CLERK'    ,mgr:7698,hiredate:'03-12-81',sal:950,comm:0,deptno:30},
{_id:7902,ename:'FORD'  ,job:'ANALYST'  ,mgr:7566,hiredate:'03-12-81',sal:3000,comm:0,deptno:20},
{_id:7934,ename:'MILLER',job:'CLERK'    ,mgr:7782,hiredate:'23-01-82',sal:1300,comm:0,deptno:10}
]
);

（案例一）求员工表中，每种职位的人数

var map1=function(){emit(this.job,1)}
var reduce1=function(job,count){return Array.sum(count)}
db.emp.mapReduce(map1,reduce1,{out:"mrdemo1"})

（案例二）求员工表中，每个部门的工资总和

var map2=function(){emit(this.deptno,this.sal)}
var reduce2=function(deptno,sal){return Array.sum(sal)}
db.emp.mapReduce(map2,reduce2,{out:"mrdemo2"})

（案例三）Troubleshoot the Map Function

定义自己的emit函数：
var emit = function(key, value) {
print("emit");
print("key: " + key + "  value: " + tojson(value));
}

测试一条数据：
emp7839=db.emp.findOne({_id:7839})
map2.apply(emp7839)
输出以下结果：
emit
key: 10  value: 5000

测试多条数据：
var myCursor=db.emp.find()
while (myCursor.hasNext()) {
    var doc = myCursor.next();
    print ("document _id= " + tojson(doc._id));
    map2.apply(doc);
    print();
}

（案例四）Troubleshoot the Reduce Function

一个简单的测试案例
var myTestValues = [ 5, 5, 10 ];
var reduce1=function(key,values){return Array.sum(values)}
reduce1("mykey",myTestValues)

测试：Reduce的value包含多个值
测试数据：薪水、奖金：
var myTestObjects = [
                      { sal: 1000, comm: 5 },
                      { sal: 2000, comm: 10 },
                      { sal: 3000, comm: 15 }
                    ];
开发reduce方法：
var reduce2=function(key,values) {
   reducedValue = { sal: 0, comm: 0 };
   for(var i=0;i