Документация

Создавая и Используя длинные таблицы

То В этом примере показано, как изменить пример MATLAB^® составления длинной таблицы, чтобы работать на Spark^®, включило кластер Hadoop^®. Можно использовать эту длинную таблицу, чтобы создать длинные массивы и вычислить статистические свойства. Можно разработать код локально и затем масштабировать, чтобы использовать в своих интересах возможности, предлагаемые Parallel Computing Toolbox™ и MATLAB Parallel Server™, не имея необходимость переписывать алгоритм. См. также Рабочий процесс Больших данных с использованием высоких массивов и хранилищ данных и Сконфигурируйте Кластер Hadoop (MATLAB Parallel Server)

Во-первых, необходимо установить переменные окружения и кластерные свойства, когда подходящий для определенного Spark включил кластерную конфигурацию Hadoop. Смотрите своего системного администратора для значений для этих и других свойств, необходимых для представления заданий к вашему кластеру.

setenv('HADOOP_HOME', '/path/to/hadoop/install')
setenv('SPARK_HOME', '/path/to/spark/install');
cluster = parallel.cluster.Hadoop;

% Optionally, if you want to control the exact number of workers:
cluster.SparkProperties('spark.executor.instances') = '16';

mapreducer(cluster);

mapreducer(0);

После установки ваших переменных окружения и кластерных свойств, можно запуститься, пример длинной таблицы MATLAB (MATLAB) на Spark включил кластер Hadoop вместо на локальной машине. Создайте datastore и преобразуйте его в длинную таблицу. MATLAB автоматически запускает задание Spark, чтобы выполнить последующие вычисления на длинной таблице.

ds = datastore('airlinesmall.csv');
varnames = {'ArrDelay', 'DepDelay'};
ds.SelectedVariableNames = varnames;
ds.TreatAsMissing = 'NA';

Составьте длинную таблицу tt от datastore.

tt = tall(ds)

Starting a Spark Job on the Hadoop cluster. This could take a few minutes ...done.

tt =

  M×2 tall table 

    ArrDelay    DepDelay
    ________    ________

     8          12      
     8           1      
    21          20      
    13          12      
     4          -1      
    59          63      
     3          -2      
    11          -1      
    :           :
    :           :

Отображение указывает что количество строк, M, еще не известен. M заполнитель, пока вычисление не завершается.

Извлеките задержку прибытия ArrDelay от длинной таблицы. Это действие создает новую переменную длинного массива, чтобы использовать в последующих вычислениях.

a = tt.ArrDelay;

Можно задать ряд операций на длинном массиве, которые не выполняются, пока вы не вызываете gather. Выполнение так позволяет вам обрабатывать в пакетном режиме команды, которые могут занять много времени. Как пример, вычислите среднее и стандартное отклонение задержки прибытия. Используйте эти значения, чтобы создать верхние и более низкие пороги для задержек, которые являются в 1 стандартном отклонении среднего значения.

m = mean(a,'omitnan');
s = std(a,'omitnan');
one_sigma_bounds = [m-s m m+s];

Используйте gather вычислить one_sigma_bounds, и загрузите ответ в память.

sig1 = gather(one_sigma_bounds)

Evaluating tall expression using the Spark Cluster:
- Pass 1 of 1: Completed in 0.95 sec
Evaluation completed in 1.3 sec

sig1 =

  -23.4572    7.1201   37.6975

Можно задать несколько вводов и выводов к gather если вы хотите оценить несколько вещей целиком. Выполнение так быстрее, чем вызов gather отдельно на каждом длинном массиве. Например, вычислите минимальную и максимальную задержку прибытия.

[max_delay, min_delay] = gather(max(a),min(a))

max_delay =

        1014

min_delay =

   -64

При использовании длинных массивов на включенном кластере Hadoop Spark вычислите ресурсы из кластера Hadoop, будет зарезервирован в течение времени жизни mapreducer среды выполнения. Чтобы очистить эти ресурсы, необходимо удалить mapreducer:

delete(gcmr);

mapreducer(0);