在 MongoDb 中使用 MapReduce 与使用 Celery 和 RabbitMq 的分布式队列进行数据分析答案

【问题标题】：Data analysis using MapReduce in MongoDb vs a Distributed Queue using Celery & RabbitMq在 MongoDb 中使用 MapReduce 与使用 Celery 和 RabbitMq 的分布式队列进行数据分析
【发布时间】：2012-08-20 21:13:30
【问题描述】：

我目前正在从事一个项目，该项目涉及对许多相对较小的数据集执行大量统计计算。其中一些计算就像计算移动平均线一样简单，而另一些则涉及更多的工作，例如 Spearman 的 Rho 或 Kendell 的 Tau 计算。

数据集本质上是打包到字典中的一系列数组，其键与 MongoDb 中的文档 ID 相关，该文档 ID 提供有关子集的更多信息。字典中的每个数组的值不超过 100 个。然而，字典可能无限大。然而，实际上，每年约有 150 个值被添加到字典中。

我可以使用 mapreduce 来执行所有必要的计算。或者，我可以在分布式系统上使用 Celery 和 RabbitMQ，并在 python 中执行相同的计算。

我的问题是：哪个途径最值得推荐或最佳实践？

以下是一些附加信息：

我还没有进行任何基准测试，因为我刚刚开始构建脚本以计算每个数据集的指标。
使用 celery/rabbitmq 分布式队列可能会增加对 Mongo 数据库的查询数量。
我认为这两种方法的内存使用都不是问题，除非同时执行的任务数量非常大。大多数任务本身只是在数据集中获取一个项目，加载它，进行计算，然后释放它。所以即使一个数据集中的数据量非常大，也不会一次全部加载到内存中。因此，在我看来，限制因素归结为 mapreduce 或排队系统执行计算的速度。此外，它还取决于并发任务的数量。

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python mongodb mapreduce celery distributed-computing

【解决方案1】：

如果不进行基准测试就无法确定，但我的直觉倾向于在 Python 中而不是 mapreduce 中进行更多计算。我主要担心的是 mapreduce 是单线程的：一个 MongoDB 进程一次只能运行一个 Javascript 函数。但是，它可以同时处理数千个查询，因此您可以通过从多个 Python 进程查询 MongoDB 来利用这种并发性。

【讨论】：

我决定在应用程序中构建两者的能力，以便以后可以进行基准测试。完成后，我将在这里发布我的发现。您对 MongoDB MapReduce 引擎的单线程性是正确的。但是，如果我错了，请纠正我，但我相信每个 MongoD 实例上也有一个写锁。由于一台服务器通常只有一个mongod实例，那么如果对于每个分布式队列，我至少需要向数据库写入一次（可能是3次），那么瓶颈不是更依赖于此吗？
MongoDB 确实每个服务器都有一个写锁（每个数据库从 2.2 开始）。在实践中，写入速度很快，并且锁很少成为瓶颈，只要您更新的数据主要适合内存。这与执行 Javascript 函数相比，后者不一定很快。所以我担心执行JS会成为瓶颈，但高度怀疑MongoDB的写入吞吐量会是。