В последнее время набирает популярность семейство подходов и методологий обработки данных, объединенных общими названиями Big Data и NoSQL. Одной из моделей вычислений, применяемых к большим объемам данных, является технология Map-Reduce, разработанная в недрах компании Google. В этом посте я постараюсь рассказать о том, как эта модель реализована в нереляционной СУБД MongoDB.

Что касается будущего нереляционных баз вообще и технологии Map-Reduce в частности, то на эту тему можно спорить до бесконечности, и пост совершенно не об этом. В любом случае, знакомство с альтернативными традиционным СУБД способами обработки данных является полезным для общего развития любого программиста, так же как, к примеру, знакомство с функциональными языками программирования может оказаться полезным и для программистов, работающих исключительно с императивными языками.

Нереляционная СУБД MongoDB представляет данные в виде коллекций из документов в формате JSON и предоставляет разные способы обработки этих данных. В том числе, присутствует собственная реализация модели Map-Reduce. О том, насколько целесообразно применять именно эту реализацию в практических целях, будет сказано ниже, а пока ограничимся тем, что для ознакомления с самой парадигмой Map-Reduce эта реализация подходит как нельзя лучше.

Итак, что же такого особенного в Map-Reduce?