原理
在接收到client端來的MapReduce要求後，會將request中的process散佈給cluster中的所有node。再將inputs所指定的資料從vnode中取出，再經過「Map」、「Reduce」兩個階段的處理。一一傳給Map function，再由Reduce function給收斂起來。處理階段
Map
這個階段會依 inputs 所指定條件中算出所有符合的 bucket-key，vnode會依bucket-key找出這些data並將他丟到Map function中做運算，回傳結果(通常是Array)。Reduce
這個階段所拿到的input就是在Map階段算完的結果的集合。舉例來說：A data 及 B data 經過Map function運算之後的結果分別是 [1,2,2,4] 和 [3,3,4,5]，在進入Reduce階段前會先被結合成 [1,2,2,4,3,3,4,5] ，再跑Reduce function。請注意，Reduce function通常會被重複的執行，以Riak來說至少會被執行兩次，也就是再各個node reduce一次，再將各個node reduce後的結果reduce起來，成為最終的輸出。
HTTP Query Syntax
由RESTful介面向Riak下mapreduce指令的方式是POST到cluster主機的 "mapred" path，例如：
POST http://localhost:8098/mapred
而POST過去的data大約長這樣：
{"inputs":[...inputs...],"query":[...query...],"timeout": 90000}
Inputs (String or Array):
我們在下query時，在inputs這個欄位可以輸入兩種資料格式：1. 字串：代表我要對哪個bucket做mapreduce
2. 二維陣列：對某個bucket的某筆資料做mapreduce，例：
[ ["bucket1","key1"],["bucket2","key2"],["bucket3","key3"] ]或是：
[ ["Bucket1","Key1","KeyData1"],["Bucket2","Key2","KeyData2"],["Bucket3","Key3","KeyData3"] ]
Query (Array):
這個參數內會放一個或多個分別屬於不同階段的Mapper、Reducer或Link，格式大約有這幾種：- {modfun, Module, Function} where Module and Function are atoms that name an Erlang function in a specific module.
- {qfun,Fun} where Fun is a callable fun term (closure or anonymous function).
- {jsfun,Name} where Name is a binary that, when evaluated in Javascript, points to a built-in Javascript function.
- {jsanon, Source} where Source is a binary that, when evaluated in Javascript is an anonymous function.
- {jsanon, {Bucket, Key}} where the object at {Bucket, Key} contains the source for an anonymous Javascript function.
如果想把Riak的MapReduce玩熟，上面這五種格式可能需要好好看過一遍。
先來看Mapper的簡單範例：
{ "map":{"language":"javascript","source":"function(v) { return [v]; }","keep":true} }首先會用key註明這個是map()、reduce或link，在key對應的object中則記錄了是使用「什麼語言(language)」、「執行式(source)」以及「是否在最後的結果中顯現(keep)」。language和source應該不用特別解釋，keep是個布林值，代表在這個階段運算的結果要不要呈現在最終的運算結果裡面。通常只有在最後一個階段，才會將keep設為true。
TimeOut (Integer, optional):
Map/Reduce queries 預設 timeout 為 60000 milliseconds (60 seconds)，當運算超過timeout時間的時候會回傳error。我們可以依需求覆寫他(in milliseconds)。Key filters
Key filters 可以在MapReduce之前先對input資料做預處理(pre-process)，在載入資料之前事先檢查是否通過檢查條件。使用方法
將inputs的key_filters對應到一個array，riak將會依陣列中的條件順序進行篩選，如：{
"inputs":{
"bucket":"invoices"
"key_filters":[["tokenize", "-", 1],["eq", "basho"]]
},
// ...
}
以上面這個例子來說，riak會先將invoice這個bucket中每筆資料的key先以"-"符號做分割(tokenize)，取得「第一個」字串區段，再將這個字串與"basho"進行「完全比對」(eq)。我們接下來就來看看在key_filter中有哪些方法可以用：
tokenize
將key依傳入的符號進行分割，再取出某個區段，通常還會接著其他條件做篩選。"key_filters":[["tokenize", "-", 1]]
to_lower
將key的每個字母字元都轉為小寫，通常還會接著其他條件做篩選。"key_filters":[["to_lower"]]
eq
將key與傳入字串進行完全比對。"key_filters":[["eq", "kevin"]]
between
提供一個區段進行比對"key_filters":[["between", "20100101", "20101231"]]
matches
篩選key中包含傳入字串的資料，這樣的比對方式叫做「wildcard」，通常會有效能上的問題。"key_filters":[["matches", "kevin"]]
ends_with
篩選key結尾為傳入字串的資料"key_filters":[["ends_with", "riak"]]
範例
以下的範例就是做SQL中的distinct動作，Mapper單純將自身的資料以array的形式傳回，多個map的結果concate在一起後，由reducer做distinct的動作。{ "inputs":"goog",
"query":[{"map":{
"language":"javascript",
"source":"function(value){ return [ value ];}"}
},
{"reduce":{
"language":"javascript",
"source":"function(values){
var i=0, max=values.length, r=[];
for(i=0;i++;i<max) {
if( r.indexof(values[i])==-1 ) {r.push(values[i]);}
}
return r;
}"
}]
}
