Документация

Настройте доступ

Чтобы работать с удаленными данными в Amazon S3, необходимо настроить доступ сначала:

Если вы используете Parallel Computing Toolbox™, необходимо гарантировать, что кластер был сконфигурирован для доступа сервисы S3. Можно скопировать переменные клиентской среды в рабочих на кластере установкой EnvironmentVariables в parpool, пакете, createJob или в Кластерном менеджере по Профилю.

Считайте данные из Amazon S3

Можно считать данные из Amazon S3 с помощью объектов datastore. Например, создайте ImageDatastore, считайте заданное изображение из datastore, и затем отобразите изображение, чтобы экранировать.

setenv('AWS_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID'); 
setenv('AWS_SECRET_ACCESS_KEY', 'YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY');

ds = imageDatastore('s3://bucketname/image_datastore/jpegfiles', ...
  'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames'); 
img = ds.readimage(1);
imshow(img)

Запись данных к Amazon S3

Чтобы записать данные к Amazon S3, вызовите функцию write на распределенном или длинном массиве и предоставьте полный путь папке в "облачном" хранилище. Следующий пример показывает, как считать табличные данные из Amazon S3 в длинный массив, предварительно обработать его путем удаления недостающих записей и сортировки, и затем записать его обратно к Amazon S3.

setenv('AWS_ACCESS_KEY_ID', 'YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID');
setenv('AWS_SECRET_ACCESS_KEY', 'YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY');

ds = tabularTextDatastore('s3://bucketname/dataset/airlinesmall.csv', ...
  'TreatAsMissing', 'NA', 'SelectedVariableNames', {'ArrDelay'});
tt = tall(ds);
tt = sortrows(rmmissing(tt));
write('s3://bucketname/preprocessedData/',tt);

Чтобы считать ваши высокие данные назад, используйте функцию datastore.

ds = datastore('s3://bucketname/preprocessedData/');
tt = tall(ds);

Настройте доступ

Чтобы работать с удаленными данными в устройстве хранения данных Azure, необходимо настроить доступ сначала:

Если вы используете Parallel Computing Toolbox, необходимо скопировать переменные клиентской среды в рабочих на кластере установкой EnvironmentVariables в parpool, пакете, createJob или в Кластерном менеджере по Профилю.

Для получения дополнительной информации смотрите устройство хранения данных Azure Использования с кластерами Azure HDInsight.

Считайте данные из Azure

Чтобы считать данные из местоположения WASB, используйте объект datastore. Чтобы произвести расположение файла, запустите с имени файла file.ext и снабдите префиксом его путь к файлу /path_to_file и ваше имя учетной записи wasbs://container@account/. Местоположение полных данных использует следующий синтаксис:

wasbs://container@account/path_to_file/file.ext

container@account является именем контейнера, и path_to_file является путем к файлу или папкам.

Например, если у вас есть файл, airlinesmall.csv в папке /airline на тестовом устройстве хранения данных считает wasbs://blobContainer@storageAccount.blob.core.windows.net/, затем можно создать datastore при помощи:

location = 'wasbs://blobContainer@storageAccount.blob.core.windows.net/airline/airlinesmall.csv';

ds = tabularTextDatastore(location, 'TreatAsMissing', 'NA', ...
  'SelectedVariableNames', {'ArrDelay'});

Можно использовать Azure для всех вычислений поддержки datastore, включая непосредственное считывание, mapreduce, длинные массивы и глубокое обучение. Например, создайте ImageDatastore, считайте заданное изображение из datastore, и затем отобразите изображение, чтобы экранировать.

setenv('MW_WASB_SAS_TOKEN', 'YOUR_WASB_SAS_TOKEN');  
ds = imageDatastore('wasbs://YourContainer@YourAccount.blob.core.windows.net/', ...
  'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames'); 
img = ds.readimage(1);
imshow(img)

Запись данных к Azure

Чтобы записать данные к Azure, вызовите функцию write на распределенном или длинном массиве и предоставьте полный путь папке в "облачном" хранилище. Следующий пример показывает, как считать табличные данные из Azure в длинный массив, предварительно обработать его путем удаления недостающих записей и сортировки, и затем записать его обратно к Azure.

setenv('MW_WASB_SAS_TOKEN', 'YOUR_WASB_SAS_TOKEN');  

ds = tabularTextDatastore('wasbs://YourContainer@YourAccount.blob.core.windows.net/dataset/airlinesmall.csv', ...
  'TreatAsMissing', 'NA', 'SelectedVariableNames', {'ArrDelay'});
tt = tall(ds);
tt = sortrows(rmmissing(tt));
write('wasbs://YourContainer@YourAccount.blob.core.windows.net/preprocessedData/',tt);

Чтобы считать ваши высокие данные назад, используйте функцию datastore.

ds = datastore('wasbs://YourContainer@YourAccount.blob.core.windows.net/preprocessedData/');
tt = tall(ds);

Определение местоположения данных

Также можно создать datastore для набора текстовых файлов или файлов последовательности, которые находятся на Распределенной файловой системе Hadoop (HDFS) с помощью функции datastore. Когда вы задаете местоположение данных, необходимо задать полный путь к файлам или папкам с помощью интернационализировавшего идентификатора ресурса (IRI) одной из следующих форм:

hdfs:/path_to_file

hdfs:///path_to_file

hdfs://hostname/path_to_file

hostname является именем хоста или сервера, и path_to_file является путем к файлу или папкам. Определение hostname является дополнительным. Когда вы не задаете hostname, Хэдуп использует имя хоста по умолчанию, сопоставленное с установкой Распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) в MATLAB.

Например, обе этих команды создают datastore для файла, file1.txt, в папке под названием data, расположенный в хосте под названием myserver:

Если hostname задан, он должен соответствовать namenode, заданному свойством fs.default.name в конфигурационных XML-файлах Hadoop для вашего кластера Hadoop.

Опционально, можно включать номер порта. Например, это местоположение задает хост под названием myserver с портом 7867, содержа файл file1.txt в папке под названием data:

'hdfs://myserver:7867/data/file1.txt'

Заданный номер порта должен совпадать с набором номера порта в вашей настройке HDFS.

Установка переменной окружения Hadoop

Прежде, чем читать из HDFS, используйте функцию setenv, чтобы установить соответствующую переменную окружения на папку, где Hadoop установлен. Эта папка должна быть доступной от текущей машины.

Например, используйте эту команду, чтобы установить переменную окружения HADOOP_HOME. hadoop-folder является папкой, где Hadoop установлен, и /mypath/ является путем к той папке.

setenv('HADOOP_HOME','/mypath/hadoop-folder');

Данные HDFS по Hortonworks или Cloudera

Если ваша текущая машина имеет доступ к данным HDFS по Hortonworks или Cloudera^®, то вы не должны устанавливать переменные окружения HADOOP_PREFIX или HADOOP_HOME. MATLAB автоматически присваивает эти переменные окружения при использовании узлов ребра приложения Hortonworks или Cloudera.

Предотвращение очищающегося кода из памяти

При чтении из HDFS или при чтении файлов Последовательности локально, вызовы функции datastore команда javaaddpath. Эта команда делает следующее:

Чтобы предотвратить персистентные переменные, файлы кода или файлы MEX от того, чтобы быть очищенным, используют функцию mlock.

Запись данных к HDFS

Используйте функцию write, чтобы записать ваши высокие и распределенные массивы в Распределенную файловую систему Hadoop. Когда вы вызываете эту функцию на распределенном или длинном массиве, необходимо задать полный путь к папке HDFS. Следующий пример показывает, как считать табличные данные из HDFS в длинный массив, предварительно обработать его путем удаления недостающих записей и сортировки, и затем записать его обратно к HDFS.

ds = tabularTextDatastore('hdfs://myserver/some/path/dataset/airlinesmall.csv', ...
  'TreatAsMissing', 'NA', 'SelectedVariableNames', {'ArrDelay'});
tt = tall(ds);
tt = sortrows(rmmissing(tt));
write('hdfs://myserver/some/path/preprocessedData/',tt);

Чтобы считать ваши высокие данные назад, используйте функцию datastore.

ds = datastore('hdfs://myserver/some/path/preprocessedData/');
tt = tall(ds);