mapreduce
является методом программирования, который подходит для анализа больших наборов данных, которые в противном случае не могут поместиться в память вашего компьютера. Используя datastore
, чтобы обработать данные в маленьких фрагментах, метод состоит из фазы Map, которая форматирует данные или выполняет предшествующее вычисление и фазу Reduce, которая агрегирует все результаты от фазы Map. Для получения дополнительной информации смотрите Начало работы с MapReduce.
Для получения информации об использовании других продуктов с mapreduce
смотрите, Убыстряются и Развертывают MapReduce Используя Другие продукты.
KeyValueStore | Сохраните пары "ключ-значение" для использования с mapreduce |
ValueIterator | Итератор по промежуточным значениям для использования с mapreduce |
Узнайте о методе программирования MapReduce и выполните вычисление в качестве примера.
Создайте функцию карты для использования в алгоритме mapreduce
.
Создайте уменьшать функцию для использования в алгоритме mapreduce
.
Создание эффективных алгоритмов с MapReduce
Сводные данные файлов mapreduce
в качестве примера.
Ускорение и развертывание MapReduce Используя другие продукты
Возможности других продуктов убыстриться и совместно использовать алгоритмы mapreduce
.
Нахождение максимального значения с MapReduce
Этот пример показывает, как найти максимальное значение одной переменной в наборе данных с помощью mapreduce
.
Вычисление среднего значения с MapReduce
Этот пример показывает, как вычислить среднее значение одной переменной в наборе данных с помощью mapreduce
.
Создание гистограмм Используя MapReduce
Этот пример показывает, как визуализировать шаблоны в большом наборе данных, не имея необходимость загружать все наблюдения в память одновременно.
Вычислите подразумевают под группой Используя MapReduce
Этот пример показывает, как вычислить среднее значение группой в наборе данных с помощью mapreduce
.
Простое подмножество данных Используя MapReduce
Этот пример показывает, как извлечь подмножество большого набора данных.
Используя MapReduce, чтобы вычислить ковариацию и связанные количества
Этот пример показывает, как вычислить среднее значение и ковариацию для нескольких переменных в большом наборе данных с помощью mapreduce
.
Вычисление сводной статистики группы Используя MapReduce
Этот пример показывает, как вычислить итоговую статистику, организованную группой, использующей mapreduce
.
Используя MapReduce, чтобы соответствовать модели логистической регрессии
Этот пример показывает, как использовать mapreduce
, чтобы выполнить простую логистическую регрессию с помощью одного предиктора.
Высокий тощий QR (TSQR) матричная факторизация Используя MapReduce
Этот пример показывает, как вычислить высокий тощий QR (TSQR) факторизация с помощью mapreduce
.
Вычисление максимального среднего HSV изображений с MapReduce
Этот пример показывает, как использовать ImageDatastore
и mapreduce
, чтобы найти изображения с максимальным оттенком, степенями насыщения и значениями яркости в наборе изображений.
Этот пример показывает, как отладить ваши алгоритмы mapreduce
в MATLAB® с помощью простого файла в качестве примера, MaxMapReduceExample.m
. Отладка позволяет вам следовать за перемещением данных между различными фазами выполнения mapreduce
и осмотреть состояние всех промежуточных переменных.