mapreducemapreduce на Spark® и кластерах Hadoop®, и найдите что-либо подобное пулам.Можно использовать Parallel Computing Toolbox™, чтобы выполнить выражения длинного массива в параллели с помощью параллельного пула на рабочем столе. Используя длинные массивы позволяет вам запускать большие применения данных, которые не умещаются в памяти на вашей машине. Можно также использовать Parallel Computing Toolbox, чтобы увеличить обработку длинного массива путем соединения с параллельным пулом, работающим на кластере MATLAB Parallel Server™. Также можно использовать включенный кластер Hadoop Spark рабочий MATLAB Parallel Server. Для получения дополнительной информации смотрите Рабочий процесс Больших данных с использованием высоких массивов и хранилищ данных.
Рабочий процесс Больших данных с использованием высоких массивов и хранилищ данных
Узнайте о типичных рабочих процессах с помощью длинных массивов, чтобы анализировать большие наборы данных.
Используйте длинные массивы на параллельном пуле
Узнайте длинные массивы в Parallel Computing Toolbox и MATLAB Parallel Server.
Обработка Больших данных в облаке
Этот пример показывает, как получить доступ к большому набору данных в облаке и обработать его в кластере облака использование возможностей MATLAB больших данных.
Используйте длинные массивы на Spark Enabled кластер Hadoop
Создайте и используйте длинные таблицы на кластерах Spark, не изменяя ваш код MATLAB.
Запустите mapreduce на Параллельном Пуле
Попробуйте mapreduce за усовершенствованный анализ больших данных с помощью Parallel Computing Toolbox.
Запустите mapreduce на Кластере Hadoop
Узнайте о mapreduce для усовершенствованного большого анализа данных кластера Hadoop.
Разделите Datastore параллельно
Используйте partition, чтобы разделить ваш datastore в меньшие части.
Запустите код по параллельным пулам
Узнайте о запуске и остановке параллельных пулов, объедините размер и кластерный выбор.
Задайте свои параллельные настройки
Задайте свои настройки, и автоматически создайте параллельный пул.
Обнаружение кластеров и использование профилей кластеров
Узнайте, как работать с кластерными профилями и обнаружить кластеры облака, работающие на Amazon EC2.
