当数据库很大时使用 couchdb mapReduce 超时
timeout with couchdb mapReduce when database is huge
详情:
- Apache CouchDB 3.1.1 版
- 大约 5 GB 的推特数据已转储到分区中
我写的map reduce函数:
{
"_id": "_design/Info",
"_rev": "13-c943aaf3b77b970f4e787be600dd240e",
"views": {
"trial-view": {
"map": "function (doc) {\n emit(doc.account_name, 1);\n}",
"reduce": "_count"
}
},
"language": "javascript",
"options": {
"partitioned": true
}
}
当我在邮递员中尝试以下命令时:
http://:5984/mydb/_partition/partition1/_design/Info/_view/trial-view?key="BT"&group=true
我收到以下错误:
{
"error": "timeout",
"reason": "The request could not be processed in a reasonable amount of time."
}
请帮助我如何在如此庞大的数据上应用 mapReduce?
所以,在意识到自己的错误之后,我想到了回答我自己的问题。答案很简单。它只是需要更多时间,因为索引需要很多时间。您可以查看元数据以查看正在编制索引的数据库数据。
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- Apache CouchDB 3.1.1 版
- 大约 5 GB 的推特数据已转储到分区中
我写的map reduce函数:
{
"_id": "_design/Info",
"_rev": "13-c943aaf3b77b970f4e787be600dd240e",
"views": {
"trial-view": {
"map": "function (doc) {\n emit(doc.account_name, 1);\n}",
"reduce": "_count"
}
},
"language": "javascript",
"options": {
"partitioned": true
}
}
当我在邮递员中尝试以下命令时:
http://
我收到以下错误:
{
"error": "timeout",
"reason": "The request could not be processed in a reasonable amount of time."
}
请帮助我如何在如此庞大的数据上应用 mapReduce?
所以,在意识到自己的错误之后,我想到了回答我自己的问题。答案很简单。它只是需要更多时间,因为索引需要很多时间。您可以查看元数据以查看正在编制索引的数据库数据。