Вычисление сводной статистики группы Используя MapReduce

В этом примере показано, как вычислить итоговую статистику, организованную группой, использующей mapreduce. Это демонстрирует использование анонимной функции, чтобы передать дополнительный параметр группировки параметрированной функции карты. Эта параметризация позволяет вам быстро повторно вычислять статистику с помощью различной сгруппированной переменной.

Подготовка данных

Создайте datastore с помощью airlinesmall.csv набор данных. Этот набор данных на 12 мегабайтов содержит 29 столбцов информации о рейсе для нескольких поставщиков услуг авиакомпании, включая прибытие и время отправления. В данном примере выберите Month, UniqueCarrier (ID поставщика услуг авиакомпании), и ArrDelay (задержка прибытия рейса) как переменные интереса.

ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv', 'TreatAsMissing', 'NA');
ds.SelectedVariableNames = {'Month', 'UniqueCarrier', 'ArrDelay'};

Datastore обрабатывает 'NA' значения как пропавшие без вести и замены отсутствующие значения с NaN значения по умолчанию. Кроме того, SelectedVariableNames свойство позволяет вам работать только с выбранными переменными интереса, который можно проверить использование preview.

preview(ds)
ans=8×3 table
    Month    UniqueCarrier    ArrDelay
    _____    _____________    ________

     10         {'PS'}            8   
     10         {'PS'}            8   
     10         {'PS'}           21   
     10         {'PS'}           13   
     10         {'PS'}            4   
     10         {'PS'}           59   
     10         {'PS'}            3   
     10         {'PS'}           11   

Выполнение mapreduce

mapreduce функция требует функции карты и уменьшать функции как входные параметры. Картопостроитель получает блоки данных и выходные промежуточные результаты. Редуктор читает, промежуточное звено заканчивается и приводит к конечному результату.

В этом примере картопостроитель вычисляет сгруппированную статистику для каждого блока данных и хранит статистику как промежуточные пары "ключ-значение". Каждая промежуточная пара "ключ-значение" имеет ключ для уровня группы и массива ячеек значений с соответствующей статистикой.

Эта функция карты принимает четыре входных параметра, тогда как mapreduce функция требует, чтобы функция карты приняла точно три входных параметра. Вызов mapreduce (ниже) показов, как передать в этом дополнительном параметре.

Отобразите файл функции карты.

function statsByGroupMapper(data, ~, intermKVStore, groupVarName)
  % Data is a n-by-3 table. Remove missing values first
  delays = data.ArrDelay;
  groups = data.(groupVarName);
  notNaN =~isnan(delays);
  groups = groups(notNaN);
  delays = delays(notNaN);

  % Find the unique group levels in this chunk
  [intermKeys,~,idx] = unique(groups, 'stable');

  % Group delays by idx and apply @grpstatsfun function to each group
  intermVals = accumarray(idx,delays,size(intermKeys),@grpstatsfun);
  addmulti(intermKVStore,intermKeys,intermVals);

  function out = grpstatsfun(x)
    n = length(x); % count
    m = sum(x)/n; % mean
    v = sum((x-m).^2)/n; % variance
    s = sum((x-m).^3)/n; % skewness without normalization
    k = sum((x-m).^4)/n; % kurtosis without normalization
    out = {[n, m, v, s, k]};
  end
end

После фазы Map, mapreduce группирует промежуточные пары "ключ-значение" уникальным ключом (в этом случае, ID поставщика услуг авиакомпании), таким образом, каждый вызов уменьшать функции работает над значениями, сопоставленными с одной авиакомпанией. Редуктор получает список промежуточной статистики для авиакомпании, заданной входным ключом (intermKey) и комбинирует статистику в отдельные векторы: nMVS, и k. Затем редуктор использует эти векторы, чтобы вычислить количество, среднее значение, отклонение, скошенность и эксцесс для одной авиакомпании. Итоговый ключ является кодом поставщика услуг авиакомпании, и присваиваемые значения хранятся в структуре с пятью полями.

Отобразите уменьшать файл функции.

function statsByGroupReducer(intermKey, intermValIter, outKVStore)
  n = [];
  m = [];
  v = [];
  s = [];
  k = [];

  % Get all sets of intermediate statistics
  while hasnext(intermValIter)
    value = getnext(intermValIter);
    n = [n; value(1)];
    m = [m; value(2)];
    v = [v; value(3)];
    s = [s; value(4)];
    k = [k; value(5)];
  end
  % Note that this approach assumes the concatenated intermediate values fit
  % in memory. Refer to the reducer function, covarianceReducer,  of the
  % CovarianceMapReduceExample for an alternative pairwise reduction approach

  % Combine the intermediate results
  count = sum(n);
  meanVal = sum(n.*m)/count;
  d = m - meanVal;
  variance = (sum(n.*v) + sum(n.*d.^2))/count;
  skewnessVal = (sum(n.*s) + sum(n.*d.*(3*v + d.^2)))./(count*variance^(1.5));
  kurtosisVal = (sum(n.*k) + sum(n.*d.*(4*s + 6.*v.*d +d.^3)))./(count*variance^2);

  outValue = struct('Count',count, 'Mean',meanVal, 'Variance',variance,...
                 'Skewness',skewnessVal, 'Kurtosis',kurtosisVal);

  % Add results to the output datastore
  add(outKVStore,intermKey,outValue);
end

Используйте mapreduce применять map и reduce функции к datastore, ds. Поскольку параметрированная функция карты принимает четыре входных параметров, используйте анонимную функцию, чтобы передать в идентификаторах поставщика услуг авиакомпании как четвертый вход.

outds1 = mapreduce(ds, ...
    @(data,info,kvs)statsByGroupMapper(data,info,kvs,'UniqueCarrier'), ...
    @statsByGroupReducer);
********************************
*      MAPREDUCE PROGRESS      *
********************************
Map   0% Reduce   0%
Map  16% Reduce   0%
Map  32% Reduce   0%
Map  48% Reduce   0%
Map  65% Reduce   0%
Map  81% Reduce   0%
Map  97% Reduce   0%
Map 100% Reduce   0%
Map 100% Reduce  10%
Map 100% Reduce  21%
Map 100% Reduce  31%
Map 100% Reduce  41%
Map 100% Reduce  52%
Map 100% Reduce  62%
Map 100% Reduce  72%
Map 100% Reduce  83%
Map 100% Reduce  93%
Map 100% Reduce 100%

mapreduce возвращает datastore, outds1, с файлами в текущей папке.

Считайте конечные результаты из выходного datastore.

r1 = readall(outds1)
r1=29×2 table
       Key           Value    
    __________    ____________

    {'PS'    }    {1x1 struct}
    {'TW'    }    {1x1 struct}
    {'UA'    }    {1x1 struct}
    {'WN'    }    {1x1 struct}
    {'EA'    }    {1x1 struct}
    {'HP'    }    {1x1 struct}
    {'NW'    }    {1x1 struct}
    {'PA (1)'}    {1x1 struct}
    {'PI'    }    {1x1 struct}
    {'CO'    }    {1x1 struct}
    {'DL'    }    {1x1 struct}
    {'AA'    }    {1x1 struct}
    {'US'    }    {1x1 struct}
    {'AS'    }    {1x1 struct}
    {'ML (1)'}    {1x1 struct}
    {'AQ'    }    {1x1 struct}
      ⋮

Организация результатов

Чтобы организовать результаты лучше, преобразуйте структуру, содержащую статистику в таблицу, и используйте идентификаторы поставщика услуг в качестве имен строки. mapreduce возвращает пары "ключ-значение" в том же порядке, как они были добавлены уменьшать функцией, так отсортируйте таблицу по ID поставщика услуг.

statsByCarrier = struct2table(cell2mat(r1.Value), 'RowNames', r1.Key);
statsByCarrier = sortrows(statsByCarrier, 'RowNames')
statsByCarrier=29×5 table
              Count     Mean      Variance    Skewness    Kurtosis
              _____    _______    ________    ________    ________

    9E          507     5.3669     1889.5      6.2676      61.706 
    AA        14578     6.9598       1123      6.0321      93.085 
    AQ          153     1.0065     230.02      3.9905      28.383 
    AS         2826     8.0771        717      3.6547      24.083 
    B6          793     11.936     2087.4      4.0072       27.45 
    CO         7999      7.048     1053.8      4.6601      41.038 
    DH          673      7.575     1491.7      2.9929      15.461 
    DL        16284     7.4971     697.48      4.4746      41.115 
    EA          875     8.2434     1221.3      5.2955      43.518 
    EV         1655     10.028     1325.4      2.9347      14.878 
    F9          332     8.4849     1138.6      4.2983      30.742 
    FL         1248     9.5144     1360.4      3.6277      21.866 
    HA          271    -1.5387     323.27      8.4245      109.63 
    HP         3597     7.5897     744.51      5.2534      50.004 
    ML (1)       69    0.15942     169.32      2.8354      16.559 
    MQ         3805     8.8591     1530.5       7.054      105.51 
      ⋮

Изменение группирующегося параметра

Использование анонимной функции, чтобы передать в сгруппированной переменной позволяет вам быстро повторно вычислять статистику с различной группировкой.

В данном примере повторно вычислите статистику и сгруппируйте результаты Month, вместо идентификаторами поставщика услуг, путем простой передачи Month переменная в анонимную функцию.

outds2 = mapreduce(ds, ...
    @(data,info,kvs)statsByGroupMapper(data,info,kvs,'Month'), ...
    @statsByGroupReducer);
********************************
*      MAPREDUCE PROGRESS      *
********************************
Map   0% Reduce   0%
Map  16% Reduce   0%
Map  32% Reduce   0%
Map  48% Reduce   0%
Map  65% Reduce   0%
Map  81% Reduce   0%
Map  97% Reduce   0%
Map 100% Reduce   0%
Map 100% Reduce  17%
Map 100% Reduce  33%
Map 100% Reduce  50%
Map 100% Reduce  67%
Map 100% Reduce  83%
Map 100% Reduce 100%

Считайте конечные результаты и организуйте их в таблицу.

r2 = readall(outds2);
r2 = sortrows(r2,'Key');
statsByMonth = struct2table(cell2mat(r2.Value));
mon = {'Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun', ...
       'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'};
statsByMonth.Properties.RowNames = mon
statsByMonth=12×5 table
           Count     Mean     Variance    Skewness    Kurtosis
           _____    ______    ________    ________    ________

    Jan     9870    8.5954     973.69      4.1142      35.152 
    Feb     9160    7.3275     911.14      4.7241       45.03 
    Mar    10219    7.5536     976.34      5.1678      63.155 
    Apr     9949    6.0081     1077.4      8.9506      170.52 
    May    10180    5.2949     737.09      4.0535      30.069 
    Jun    10045    10.264     1266.1      4.8777        43.5 
    Jul    10340    8.7797     1069.7      5.1428      64.896 
    Aug    10470    7.4522     908.64      4.1959       29.66 
    Sep     9691    3.6308     664.22      4.6573      38.964 
    Oct    10590    4.6059     684.94      5.6407      74.805 
    Nov    10071    5.2835     808.65      8.0297      186.68 
    Dec    10281    10.571     1087.6      3.8564      28.823 

Локальные функции

Перечисленный здесь map и reduce функции что mapreduce применяется к данным.

function statsByGroupMapper(data, ~, intermKVStore, groupVarName)
  % Data is a n-by-3 table. Remove missing values first
  delays = data.ArrDelay;
  groups = data.(groupVarName);
  notNaN =~isnan(delays);
  groups = groups(notNaN);
  delays = delays(notNaN);

  % Find the unique group levels in this chunk
  [intermKeys,~,idx] = unique(groups, 'stable');

  % Group delays by idx and apply @grpstatsfun function to each group
  intermVals = accumarray(idx,delays,size(intermKeys),@grpstatsfun);
  addmulti(intermKVStore,intermKeys,intermVals);

  function out = grpstatsfun(x)
    n = length(x); % count
    m = sum(x)/n; % mean
    v = sum((x-m).^2)/n; % variance
    s = sum((x-m).^3)/n; % skewness without normalization
    k = sum((x-m).^4)/n; % kurtosis without normalization
    out = {[n, m, v, s, k]};
  end
end
%---------------------------------------------------------------------
function statsByGroupReducer(intermKey, intermValIter, outKVStore)
  n = [];
  m = [];
  v = [];
  s = [];
  k = [];

  % Get all sets of intermediate statistics
  while hasnext(intermValIter)
    value = getnext(intermValIter);
    n = [n; value(1)];
    m = [m; value(2)];
    v = [v; value(3)];
    s = [s; value(4)];
    k = [k; value(5)];
  end
  % Note that this approach assumes the concatenated intermediate values fit
  % in memory. Refer to the reducer function, covarianceReducer,  of the
  % CovarianceMapReduceExample for an alternative pairwise reduction approach

  % Combine the intermediate results
  count = sum(n);
  meanVal = sum(n.*m)/count;
  d = m - meanVal;
  variance = (sum(n.*v) + sum(n.*d.^2))/count;
  skewnessVal = (sum(n.*s) + sum(n.*d.*(3*v + d.^2)))./(count*variance^(1.5));
  kurtosisVal = (sum(n.*k) + sum(n.*d.*(4*s + 6.*v.*d +d.^3)))./(count*variance^2);

  outValue = struct('Count',count, 'Mean',meanVal, 'Variance',variance,...
                 'Skewness',skewnessVal, 'Kurtosis',kurtosisVal);

  % Add results to the output datastore
  add(outKVStore,intermKey,outValue);
end
%---------------------------------------------------------------------

Смотрите также

|

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте