MongoDB 本身可以做一些简单的统计工作，包括其内置的基于 Javascript 的 MapReduce 框架，也包括在MongoDB 2.2版本中引入的新的统计框架。除此之外，MongoDB 还提供了对外部统计工具的接口，这就是本文要说的MongoDB-Hadoop的数据中间件。文章内容来源于MongoDB官方博客。
原理图解
MongoDB与Hadoop相结合的方式如下图所未，MongoDB作为数据源存储以及数据结果存储。而具体的计算过程在Hadoop中进行。
这一套处理流程，允许我们通过 Python, Ruby 与 JavaScript 来写MapReduce函数进行数据统计，而不是使用Java。
例子
首先准备好Hadoop环境，并安装好Hadoop，MongoDB中间件。然后通过下面的方式进行数据处理。
1.数据准备从Twitter API导入原始数据到MongoDB中
curl https://stream.twitter.com/1/statuses/sample.json -u<login>:<password> | mongoimport -d twitter -c in 2.Map函数写一个map函数，保存在文件mapper.rb 中
#!/usr/bin/env ruby require 'mongo-hadoop' MongoHadoop.map do |document| { :_id => document['user']['time_zone'], :count => 1 } end 3.Reduce函数然后是reduce函数，保存在文件reducer.rb中
#!/usr/bin/env ruby require 'mongo-hadoop' MongoHadoop.reduce do |key, values| count = sum = 0 values.each do |value| count += 1 sum += value['num'] end { :_id => key, :average => sum / count } end 4.运行脚本创建一个运行脚本，写入下面内容，就可以利用上面的MapReduce方法处理第一步中获取的数据。
hadoop jar mongo-hadoop-streaming-assembly*.jar -mapper mapper.rb -reducer reducer.rb -inputURI mongodb://127.0.0.1/twitter.in -outputURI mongodb://127.0.0.1/twitter.out翻译自：blog.mongodb.org