Java 开发 2.0: 通过 CouchDB 和 Groovy 的 RESTClient 实现 REST

核心提示： MapReduceGoogle 独创的 MapReduce 是一个用于处理海量数据集的概念框架，它是一种高度优化的应用大量计算机的分布式问题解决机制，Java 开发 2.0: 通过 CouchDB 和 Groovy 的 RESTClient 实现 REST(3)，MapReduce 包含两个函数

MapReduce

Google 独创的 MapReduce 是一个用于处理海量数据集的概念框架。它是一种高度优化的应用大量计算机的分布式问题解决机制。MapReduce 包含两个函数：map 和 reduce。map 函数用于接受大量输入，并将它们分割为较小的部分（同时将这些数据传递给其他进程）。reduce 函数的作用是将来自 map 的所有单独输出整合为一个最终的输出。

借助 CouchDB，您可以搜索文档、文档属性甚至在关系世界中关联文档。您的实现方式是使用视图，而不是 SQL。从本质上说，视图是您采用 MapReduce 样式（在 JavaScript 中）编写的函数；也就是说，您最终只需要编写一个 map 函数和一个 reduce 函数。这些函数将共同过滤或提取文档数据，或者有效利用它们之间的关系。事实上，CouchDB 具备足够的灵活性，只要底层文档没有发生发化，它就只需要运行这些函数一次，从而加快视图处理过程。

CouchDB 最有意思的地方是它的设计方式。CouchDB 体现了 Web 本身的基本（也是极为成功的）概念。它公开了一组全面的 REST 式 API，允许创建、查询、更新和删除文档、视图和数据库。这使得 CouchDB 的使用变得非常简单。您不需要借助其他驱动程序或平台来开始开发：一个浏览器便能完成所有工作。也就是说，丰富的库使 CouchDB 的使用变得非常简单 — 但从内部来看，它们仅仅是通过 HTTP 来利用 REST 式概念。

与 Web 的本质特性相类似，CouchDB 在设计时融入了大量可扩展因素。它是使用并发编程语言 Erlang 编写的，它支持绑定分布式、容错、不间断应用程序。该语言（现已开源可用）是由 Ericsson 开发的，并在电信环境中得到了广泛应用。